numpy入门-通用函数使用

2021-03-02 15:24:43 浏览数 (1)

通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数，它接受一个或者多个标量值，输出一个或者多个标量值。

  • sqrt：开平方
  • square：平方
  • exp：求e指数
  • add：求和
  • max、min、mean：聚合函数
  • abs：求绝对值
  • log：默认底数是
  • sign：符号函数，整数是1，负数是-1
  • subtract(x,y)：两个数组中对应的元素相减
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import numpy as np
from numpy import pi
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a = np.arange(4)
a
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array([0, 1, 2, 3])
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np.exp(a)   # 自然e的次方
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array([ 1.        ,  2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692])
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b = np.array([1, 4, 9, 16])
b
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array([ 1,  4,  9, 16])
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np.sqrt(b)   # 开方函数
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array([1., 2., 3., 4.])
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np.add(a, b)  # add函数
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array([ 1,  5, 11, 19])
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x = np.array([[1,5], [6,8]])
x
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array([[1, 5],
       [6, 8]])
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y = np.array([[4,7], [5,3]])
y
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array([[4, 7],
       [5, 3]])
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np.maximum(x,y)   # 比较两个数，取大值
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array([[4, 7],
       [6, 8]])
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np.minimum(x,y)
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array([[1, 5],
       [5, 3]])
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np.abs(x)   # 求绝对值
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array([[1, 5],
       [6, 8]])
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np.sqrt(x) # 开方
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array([[1.        , 2.23606798],
       [2.44948974, 2.82842712]])
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np.square(x)  # 求平方
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array([[ 1, 25],
       [36, 64]], dtype=int32)
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np.exp(x)
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array([[2.71828183e 00, 1.48413159e 02],
       [4.03428793e 02, 2.98095799e 03]])
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res = np.log(x)  # 默认的底数是e
res
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array([[0.        , 1.60943791],
       [1.79175947, 2.07944154]])
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np.exp(res)
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array([[1., 5.],
       [6., 8.]])
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np.log10(x)
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array([[0.        , 0.69897   ],
       [0.77815125, 0.90308999]])
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np.log2(x)   # 指定底数2
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array([[0.        , 2.32192809],
       [2.5849625 , 3.        ]])
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np.sign(x)   # 符号函数，正数为1，负数为-1
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array([[1, 1],
       [1, 1]])
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np.ceil(x)  # 大于该值的最小整数
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array([[1., 5.],
       [6., 8.]])
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np.modf(x)  # 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回
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(array([[0., 0.],
        [0., 0.]]), array([[1., 5.],
        [6., 8.]]))
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np.add(x,y)
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array([[ 5, 12],
       [11, 11]])
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np.subtract(x,y)  #  对应x中的元素减去y中的元素
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array([[-3, -2],
       [ 1,  5]])
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np.divide(x,y)  # 除法向下取整（丢弃余数）
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array([[0.25      , 0.71428571],
       [1.2       , 2.66666667]])
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np.floor_divide(x,y)  # 取整操作
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array([[0, 0],
       [1, 2]], dtype=int32)
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np.mod(x,y)  # 相除求余数
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array([[1, 5],
       [1, 2]], dtype=int32)
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np.multiply(x,y)  # 数组中的对应元素相乘
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array([[ 4, 35],
       [30, 24]])
add max mean min sign

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