Python通用函数实现数组计算的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

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。

>>> 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:

>>> 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:

>>> 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:

>>> 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:

>>> 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!

相关文章

pycharm中使用anaconda部署python环境的方法步骤

pycharm中使用anaconda部署python环境的方法步骤

今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理。相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前...

Python模仿POST提交HTTP数据及使用Cookie值的方法

本文实例讲述了在Python中模仿POST HTTP数据及带Cookie提交数据的实现方法,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 方法一 如果不使用Cookie, 发送HTTP PO...

详解python中字典的循环遍历的两种方式

开发中经常会用到对于字典、列表等数据的循环遍历,但是python中对于字典的遍历对于很多初学者来讲非常陌生,今天就来讲一下python中字典的循环遍历的两种方式。 注意: python2...

python 发送json数据操作实例分析

python 发送json数据操作实例分析

本文实例讲述了python 发送json数据操作。分享给大家供大家参考,具体如下: # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-...

Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能示例

本文实例讲述了Python学习笔记之pandas索引列、过滤、分组、求和功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 解析html内容,保存为csv文件 /post/162401.htm 前面...