NumPy 算术函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了NumPy 算术函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

NumPy 算术函数

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。

实例

import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print (第一个数组:) print (a) print ( ) print (第二个数组:) b = np.array([10,10,10]) print (b) print ( ) print (两个数组相加:) print (np.add(a,b)) print ( ) print (两个数组相减:) print (np.subtract(a,b)) print ( ) print (两个数组相乘:) print (np.multiply(a,b)) print ( ) print (两个数组相除:) print (np.divide(a,b))

输出结果为:

第一个数组:
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]


第二个数组:
[10 10 10]


两个数组相加:
[[10. 11. 12.]
 [13. 14. 15.]
 [16. 17. 18.]]


两个数组相减:
[[-10.  -9.  -8.]
 [ -7.  -6.  -5.]
 [ -4.  -3.  -2.]]


两个数组相乘:
[[ 0. 10. 20.]
 [30. 40. 50.]
 [60. 70. 80.]]


两个数组相除:
[[0.  0.1 0.2]
 [0.3 0.4 0.5]
 [0.6 0.7 0.8]]

此外 Numpy 也包含了其他重要的算术函数。

numpy.reciprocal()

numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。如 1/4 倒数为 4/1

实例

import numpy as np a = np.array([0.25, 1.33, 1, 100]) print (我们的数组是:) print (a) print ( ) print (调用 reciprocal 函数:) print (np.reciprocal(a))

输出结果为:

我们的数组是:
[  0.25   1.33   1.   100.  ]


调用 reciprocal 函数:
[4.        0.7518797 1.        0.01     ]

numpy.power()

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。

实例

import numpy as np a = np.array([10,100,1000]) print (我们的数组是;) print (a) print ( ) print (调用 power 函数:) print (np.power(a,2)) print ( ) print (第二个数组:) b = np.array([1,2,3]) print (b) print ( ) print (再次调用 power 函数:) print (np.power(a,b))

输出结果为:

我们的数组是;
[  10  100 1000]


调用 power 函数:
[    100   10000 1000000]


第二个数组:
[1 2 3]


再次调用 power 函数:
[        10      10000 1000000000]

numpy.mod()

numpy.mod() 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。

实例

import numpy as np a = np.array([10,20,30]) b = np.array([3,5,7]) print (第一个数组:) print (a) print ( ) print (第二个数组:) print (b) print ( ) print (调用 mod() 函数:) print (np.mod(a,b)) print ( ) print (调用 remainder() 函数:) print (np.remainder(a,b))

输出结果为:

第一个数组:
[10 20 30]


第二个数组:
[3 5 7]


调用 mod() 函数:
[1 0 2]


调用 remainder() 函数:
[1 0 2]

以上是关于NumPy 算术函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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