Numpy中Ndarray数组的运算 |
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Numpy中Ndarray数组的运算
这部分主要介绍数组的基本运算，主要涉及到与标量的计算以及自带的一些函数. 1. 数组与标量之间的运算数组中的每个元素与标量进行相乘或相除，相加或相减运算即可. 创建数组 a_234 = np.arange(24).reshape((2,3,4)) a_234 >>array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]])进行加减乘除运算 // 与标量进行乘除运算 a_234/a.mean() >>array([[[0. , 0.28571429, 0.57142857, 0.85714286], [1.14285714, 1.42857143, 1.71428571, 2. ], [2.28571429, 2.57142857, 2.85714286, 3.14285714]], [[3.42857143, 3.71428571, 4. , 4.28571429], [4.57142857, 4.85714286, 5.14285714, 5.42857143], [5.71428571, 6. , 6.28571429, 6.57142857]]]) //与标量进行加减运算 a_234+10 >>array([[[10, 11, 12, 13], [14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21]], [[22, 23, 24, 25], [26, 27, 28, 29], [30, 31, 32, 33]]]) 2. numpy中自带的对数据操作的一元函数这些函数会对数组中的每一个元素进行相同的操作，a表示数组，可以是一维也可以是多维。 函数功能np.abs(a) 或 np.fabs(a)计算各个元素的绝对值np.sqrt(a)计算数组各元素的平方根np.square(a)计算数组各元素的平方根np.log(a)、np.log10(a)、np.log2(a)计算数组各元素的自然对数、10底对数、2底对数np.ceil(a)、np.floor(a)计算数组各元素的ceiling值或floor值np.around(a, decimals=0, out=None)按指定的小数点位数返回新的数组np.rint(a)计算数组各元素的四舍五入值np.modf(a)将数组各元素的小数和整数部分以两个独立的数组形式返回np.cos(a)、np.sin(a)、np.tan(a)、np.cosh(a)、np.sinh(a)、np.tanh(a)数组各元素进行平通型和双曲型三角函数np.exp(a)指数运算np.sign(a)计算各元素的符号值，1(+),0,-1(-)a**2对数组各元素进行指数运算注意： ceil表示不小于这个元素的最小整数值；floor表示不大于这个元素的最大整数值。around()：decimals 要舍入的小数位数。 默认值为0； 如果为负，整数将四舍五入到小数点左侧的位置.函数并不会改变原来的数组，而是返回一个新的数组。 3. numpy中自带的对数据操作的二元函数主要涉及到两个数组各元素之间的运算，x/y都是数组，数组的类型必须一致. 函数功能+ - * / **两个数组中的元素进行对应的运算np.minimum(x.y),np.maximun(x,y)各对应元素之间的最小/最大的np.mod(x,y)元素级的模运算np.copysign(x,y)将数组y中的元素值的符号赋给数组x中的对应元素> < >= |
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