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

python实现bucket排序算法实例分析

本文实例讲述了python实现bucket排序算法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: def bucketSort(a, n, buckets, m): for j in...

Django模板变量如何传递给外部js调用的方法小结

前言 因为工作的需要,最近一直在思考如何更好的组织Django中的静态资源,比如JS、CSS一类,如何结合前端构建工具写出更好的代码以及结构呢?下面这篇文章就给大家详细介绍了实现的方法,...

python操作gmail实例

本文实例讲述了python操作gmail的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下: 复制代码 代码如下:import imaplib, re   class pygma...

解决安装pyqt5之后无法打开spyder的问题

解决安装pyqt5之后无法打开spyder的问题

运行某demo时候按照提示安装了pyqt5,然后通过命令行去打开spyder时就报这个错: 错误的说法分别有: 1、anaconda里面已经装了pyqt5,在通过pip install...

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来。 从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据,格式如下: 需要输出成“file_out”,格式如下: 数据...