NumPy: 通用函数

Posted 2020-12-03 yinglai

通用函数：能同时对数组中所有的元素进行运算的函数

常见通用函数

一元通用函数：abs, sqrt, exp,log,ceil,floor,rint/round,trunc,modf,isnan,isinf,cos,sin,tan

 1 rint/round  四舍五入
 2 
 3 In [2]: a = np.arange(0,5, 0.2)
 4 In [3]: a
 5 Out[3]:
 6 array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. , 2.2, 2.4,
 7        2.6, 2.8, 3. , 3.2, 3.4, 3.6, 3.8, 4. , 4.2, 4.4, 4.6, 4.8])
 8 In [4]: np.round(a)   #四舍五入
 9 Out[4]:
10 array([0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 2., 2., 2., 2., 2., 3., 3., 3., 3.,
11        3., 4., 4., 4., 4., 4., 5., 5.])
12 
13 In [35]: np.floor(3.5)  # floor向下取整
14 Out[35]: 3.0
15 
16 In [36]: np.ceil(3.5)  # ceil向上取整
17 Out[36]: 4.0
18 
19 In [37]: np.trunc(-3.1)  # 向零取整
20 Out[37]: -3.0
21 
22 In [38]: np.trunc(3.1)
23 Out[38]: 3.0
24 
25 
26 In [39]: np.abs(3)  # abs绝对值，
27 Out[39]: 3
28 
29 In [40]: np.abs(-3)
30 Out[40]: 3
31 
32 In [41]: np.abs(0)
33 Out[41]: 0
34 
35 # modf返回两个数组，一个为小数部分，一个为整数部分
36 In [43]: a = np.array([1.2, 3.2, 3.3, 4,5, 6])
37 
38 In [44]: a
39 Out[44]: array([1.2, 3.2, 3.3, 4. , 5. , 6. ])
40 
41 In [45]: np.modf(a)
42 Out[45]: (array([0.2, 0.2, 0.3, 0. , 0. , 0. ]), array([1., 3., 3., 4., 5., 6.]))
43 
44 In [46]: b,c = np.modf(a)
45 
46 In [47]: b
47 Out[47]: array([0.2, 0.2, 0.3, 0. , 0. , 0. ])
48 
49 In [48]: c
50 Out[48]: array([1., 3., 3., 4., 5., 6.])

二元函数：add, substract, multiply,divide,power, mod,maximun,mininum

 1 In [15]: a = np.array([1,2,3,4,5])
 2 
 3 In [16]: b = np.array([5,4,3,2,1])
 4 
 5 In [17]: a
 6 Out[17]: array([1, 2, 3, 4, 5])
 7 
 8 In [18]: b
 9 Out[18]: array([5, 4, 3, 2, 1])
10 
11 In [19]: np.maximum(a,b)   # 取两个数组每个位置上的最大值
12 Out[19]: array([5, 4, 3, 4, 5])
13 
14 In [20]: np.minimum(a,b)   # 取两个数组最小值
15 Out[20]: array([1, 2, 3, 2, 1])

 

NumPy:数学和统计方法

常用函数：