一.数组的运算
数组的运算可以进行加减乘除,同时也可以将这些算数运算符进行任意的组合已达到效果。
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>>> x = np.arange( 5 ) >>> x array([ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ]) >>> x = 5 >>> x = np.arange( 5 ) >>> x + 5 array([ 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]) >>> x - 5 array([ - 5 , - 4 , - 3 , - 2 , - 1 ]) >>> x * 2 array([ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 ]) >>> x / 2 array([ 0. , 0.5 , 1. , 1.5 , 2. ]) >>> x / / 2 array([ 0 , 0 , 1 , 1 , 2 ], dtype = int32) |
二.绝对值的运算
一共有三种方法,第一种方法是直接利用不是numpy库的abs函数进行计算,第二种和第三种方法则是利用numpy库的abs函数和absolute函数进行运算。如下所示:
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>>> x = np.array([ 1 , 2 , 3 , - 4 , - 5 , - 6 ]) >>> x array([ 1 , 2 , 3 , - 4 , - 5 , - 6 ]) >>> abs (x) array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]) >>> np. abs (x) array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]) >>> np.absolute(x) array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]) |
三.三角函数的运算
首先定义一个a的np当中的array对象,然后再进行运算:
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>>> a array([ 0. , 1.57079633 , 3.14159265 ]) >>> np.sin(a) array([ 0.0000000e + 00 , 1.0000000e + 00 , 1.2246468e - 16 ]) >>> np.cos(a) array([ 1.000000e + 00 , 6.123234e - 17 , - 1.000000e + 00 ]) >>> np.tan(a) array([ 0.00000000e + 00 , 1.63312394e + 16 , - 1.22464680e - 16 ]) |
四.指数和对数的运算
指数的运算:
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>>> x = [ 1 , 2 , 3 ] >>> x [ 1 , 2 , 3 ] >>> np.exp(x) array([ 2.71828183 , 7.3890561 , 20.08553692 ]) >>> np.exp2(x) array([ 2. , 4. , 8. ]) np.power( 3 ,x) array([ 3 , 9 , 27 ], dtype = int32) |
对数的运算:
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>>> np.log(x) array([ 0. , 0.69314718 , 1.09861229 ]) >>> np.log2(x) array([ 0. , 1. , 1.5849625 ]) >>> x [ 1 , 2 , 3 ] >>> np.log10(x) array([ 0. , 0.30103 , 0.47712125 ]) |
总结
以上所述是小编给大家介绍的python通用函数实现数组计算的方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!
原文链接:https://www.cnblogs.com/geeksongs/archive/2019/06/13/11015807.html