标签:false 总数 mil amp color and 大于 array rand
import numpy as np
x = np.array((1,2,3,4,5))
# 使用 * 进行相乘
x*2
# array([ 2, 4, 6, 8, 10])
# 使用 / 进行相除
x / 2
# array([0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5])
2 / x
# array([2. , 1. , 0.66666667, 0.5 , 0.4 ])
# 使用 // 进行整除
x//2
# array([0, 1, 1, 2, 2], dtype=int32)
10//x
# array([10, 5, 3, 2, 2], dtype=int32)
# 使用 ** 进行幂运算
x**3
# array([ 1, 8, 27, 64, 125], dtype=int32)
2 ** x
# array([ 2, 4, 8, 16, 32], dtype=int32)
# 使用 + 进行相加
x + 2
# array([3, 4, 5, 6, 7])
# 使用 % 进行取模
x % 3
# array([1, 2, 0, 1, 2], dtype=int32)
# 数组与数组之间的运算
# 使用 + 进行相加
np.array([1,2,3,4]) + np.array([11,22,33,44])
# array([12, 24, 36, 48])
np.array([1,2,3,4]) + np.array([3])
# array([4, 5, 6, 7])
n = np.array((1,2,3))
# +
n + n
# array([2, 4, 6])
n + np.array([4])
# array([5, 6, 7])
# *
n * n
# array([1, 4, 9])
n * np.array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))
‘‘‘
array([[ 1, 4, 9],
[ 4, 10, 18],
[ 7, 16, 27]])
‘‘‘
# -
n - n
# array([0, 0, 0])
# /
n/n
# array([1., 1., 1.])
# **
n**n
# array([ 1, 4, 27], dtype=int32)
x = np.array((1,2,3))
y = np.array((4,5,6))
# 数组的内积运算(对应位置上元素相乘)
np.dot(x,y)
# 32
sum(x*y)
# 32
# 布尔运算
n = np.random.rand(4)
# array([0.53583849, 0.09401473, 0.07829069, 0.09363152])
# 判断数组中的元素是否大于 0.5
n > 0.5
# array([ True, False, False, False])
# 将数组中大于 0.5 的元素显示
n[n>0.5]
# array([0.53583849])
# 找到数组中 0.05 ~ 0.4 的元素总数
sum((n > 0.05)&(n < 0.4))
# 3
# 是否都大于 0.2
np.all(n > 0.2)
# False
# 是否有元素小于 0.1
np.any(n < 0.1)
# True
# 数组与数组之间的布尔运算
a = np.array([1,4,7])
# array([1, 4, 7])
b = np.array([4,3,7])
# array([4, 3, 7])
# 在 a 中是否有大于 b 的元素
a > b
# array([False, True, False])
# 在 a 中是否有等于 b 的元素
a == b
# array([False, False, True])
# 显示 a 中 a 的元素等于 b 的元素
a[a == b]
# array([7])
# 显示 a 中的偶数且小于 5 的元素
a[(a%2 == 0) & (a < 5)]
# array([4])
2020-05-07
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原文地址:https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12844978.html