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Numpy | 16 算术函数

时间:2019-10-24 00:34:14      阅读:85      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:返回   规则   包含   type   参数   pow   相同   sha   shape   

加减乘除

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

注意:数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

import numpy as np

a = np.arange(9, dtype=np.float_).reshape(3, 3)
print(第一个数组:)
print(a)
print(\n)

print(第二个数组:)
b = np.array([10, 10, 10])
print(b)
print(\n)

print(两个数组相加:)
print(np.add(a, b))
print(\n)

print(两个数组相减:)
print(np.subtract(a, b))
print(\n)

print(两个数组相乘:)
print(np.multiply(a, b))
print(\n)

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。

倒数

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

import numpy as np

a = np.array([0.25, 1.33, 1, 100])
print(我们的数组是:)
print(a)
print(\n)

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     ]

乘幂

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。

import numpy as np

a = np.array([10, 100, 1000])
print(a数组;,a)
print(2为指数,调用 power 函数:,np.power(a, 2)) b = np.array([1, 2, 3]) print(b数组:,b) print(b为指数,a调用 power 函数:,np.power(a, b))

输出结果为:

a数组; [ 10 100 1000]
2为指数,调用 power 函数: [ 100 10000 1000000]
b数组: [1 2 3]
b为指数,a调用 power 函数: [ 10 10000 1000000000]



余数

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。

import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30])
b = np.array([3, 5, 7])

print(a数组:,a)
print(b数组:,b)
print(调用 mod() 函数:,np.mod(a, b))
print(调用 remainder() 函数:,np.remainder(a, b))

输出结果为:

 a数组: [10 20 30]
 b数组: [3 5 7]
 调用 mod() 函数: [1 0 2]
 调用 remainder() 函数: [1 0 2]

 

 

Numpy | 16 算术函数

标签:返回   规则   包含   type   参数   pow   相同   sha   shape   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Summer-skr--blog/p/11693917.html

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