加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 北几岛 (https://www.beijidao.com.cn/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 大数据 > 正文

NumPy 教程(第 15 章):算术函数

发布时间:2021-07-06 05:57:10 所属栏目:大数据 来源: https://blog.csdn.net/yilovex
导读:NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide() 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则 In [1]: import numpy as npIn [2]: x = np.arange(9,dtype = np.float_).reshape(3,3)In [3]: xOut[3]:array([[0.,1.

NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add(),subtract(),multiply() 和 divide()

需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.arange(9,dtype = np.float_).reshape(3,3)

In [3]: x
Out[3]:
array([[0.,1.,2.],[3.,4.,5.],[6.,7.,8.]])

In [4]: y = np.array([10,10,10])

In [5]: y
Out[5]: array([10,10])

In [6]: np.add(x,y)
Out[6]:
array([[10.,11.,12.],[13.,14.,15.],[16.,17.,18.]])

In [7]: np.subtract(x,y)
Out[7]:
array([[-10.,-9.,-8.],[ -7.,-6.,-5.],[ -4.,-3.,-2.]])

In [8]: np.multiply(x,y)
Out[8]:
array([[ 0.,10.,20.],[30.,40.,50.],[60.,70.,80.]])

In [9]: np.divide(x,y)
Out[9]:
array([[0.,0.1,0.2],[0.3,0.4,0.5],[0.6,0.7,0.8]])

numpy.reciprocal() 函数

返回参数逐元素的倒数,如 1/4 倒数为 4/1

In [1]: import numpy as np

In [2]: num = np.array([0.25,1.33,1,100])

In [3]: num
Out[3]: array([  0.25,100.  ])

In [4]: np.reciprocal(num)
Out[4]: array([4.,0.7518797,0.01     ])

numpy.power() 函数

将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组中相应元素的幂

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.array([10,100,1000])

In [3]: x
Out[3]: array([  10,1000])

In [4]: np.power(x,2)
Out[4]: array([    100,10000,1000000])

In [5]: y = np.array([1,2,3])

In [6]: y
Out[6]: array([1,3])

In [7]: np.power(x,y)
Out[7]: array([        10,1000000000])

numpy.mod() 函数

计算输入数组中相应元素的相除后的余数,函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.array([10,20,30])

In [3]: x
Out[3]: array([10,30])

In [4]: y = np.array([3,5,7])

In [5]: y
Out[5]: array([3,7])

In [6]: np.mod(x,y)
Out[6]: array([1,2])

In [7]: np.remainder(x,y)
Out[7]: array([1,2])

(编辑:北几岛)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    推荐文章
      热点阅读