Numpy 系列- 常用函数

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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 系列- 常用函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在了解了 Numpy 的基本运算操作,下面来看下 Numpy常用的函数。

    数学运算函数

add(x1,x2 [,out]) 按元素添加参数,等效于 x1 + x2
subtract(x1,x2 [,out]) 按元素方式减去参数,等效于x1 - x2
multiply(x1,x2 [,out]) 逐元素乘法参数,等效于x1 * x2
divide(x1,x2 [,out]) 逐元素除以参数,等效于x1 / x2
exp(x [,out]) 计算输入数组中所有元素的指数。
exp2(x [,out]) 对于输入数组中的所有p,计算2 ** p
log(x [,out]) 自然对数,逐元素。
log2(x [,out]) x的基础2对数。
log10(x [,out]) 以元素为单位返回输入数组的基数10的对数。
expm1(x [,out]) 对数组中的所有元素计算exp(x) - 1
log1p(x [,out]) 返回一个加自然对数的输入数组,元素。
sqrt(x [,out]) 按元素方式返回数组的正平方根。
square(x [,out]) 返回输入的元素平方。
sin(x [,out]) 三角正弦。
cos(x [,out]) 元素余弦。
tan(x [,out])  逐元素计算切线。
x = np.random.randint(4, size=6).reshape(2,3)
x
Out[203]: 
array([[0, 2, 3],
       [3, 1, 0]])
y = np.random.randint(4, size=6).reshape(2,3)
y
Out[204]: 
array([[0, 3, 3],
       [3, 1, 1]])
x + y
Out[205]: 
array([[0, 5, 6],
       [6, 2, 1]])
np.add(x, y)
Out[206]: 
array([[0, 5, 6],
       [6, 2, 1]])
np.square(x)
Out[207]: 
array([[0, 4, 9],
       [9, 1, 0]], dtype=int32)
np.log1p(2)
Out[209]: 1.0986122886681098
np.log1p(1.8)
Out[210]: 1.0296194171811581
np.log1p(x)
Out[212]: 
array([[0.        , 1.09861229, 1.38629436],
       [1.38629436, 0.69314718, 0.        ]])
np.log(np.e)
Out[213]: 1.0
np.log2(2)
Out[214]: 1.0
np.log10(10)
Out[215]: 1.0

 规约函数

下面所有的函数都支持axis来指定不同的轴,用法都是类似的。

 

ndarray.sum([axis,dtype,out,keepdims]) 返回给定轴上的数组元素的总和。
ndarray.cumsum([axis,dtype,out]) 返回沿给定轴的元素的累积和。
ndarray.mean([axis,dtype,out,keepdims]) 返回沿给定轴的数组元素的平均值。
ndarray.var([axis,dtype,out,ddof,keepdims]) 沿给定轴返回数组元素的方差。
ndarray.std([axis,dtype,out,ddof,keepdims]) 返回给定轴上的数组元素的标准偏差。
ndarray.argmax([axis,out]) 沿着给定轴的最大值的返回索引。
ndarray.min([axis,out,keepdims]) 沿给定轴返回最小值。
ndarray.argmin([axis,out]) 沿着给定轴的最小值的返回索引。

 

x = np.random.randint(10, size=6).reshape(2,3)
x
Out[217]: 
array([[3, 9, 4],
       [2, 2, 1]])
np.sum(x)
Out[218]: 21
np.sum(x, axis=0)
Out[219]: array([ 5, 11,  5])
np.sum(x, axis=1)
Out[220]: array([16,  5])
np.argmax(x)
Out[221]: 1
np.argmax(x, axis=0)
Out[222]: array([0, 0, 0], dtype=int64)
np.argmax(x, axis=1)
Out[223]: array([1, 0], dtype=int64)

  

 

以上是关于Numpy 系列- 常用函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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