一元数组函数:

  ads、fabs

  sqrt

  square

  exp

  log、log10、log2、log1p

  sign

  ceil

  floor

  rint 四舍五入,保留dtype

  modf 将数组的整数和小数部分以独立的数组返回

  isnan 返回布尔型数组,表示那些值是‘NaN’

  isfinite、isinf 返回表示有穷和无穷的布尔型数组

  cos、cosh、sin、sinh、tan、tanh三角函数和双曲型三角函数

  arccos、arcsin、arcconsh、...反三角函数

  logical_not 计算各元素not x的诊治

二元数组函数:

  add

  subtract

  multiply

  divide、floor_divide

  power

  maximun、fmax

  minimum、fmin

  mod

  copysign

  greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_qual

  logical_and、logical_or

  logical_xor

  

转载于:https://www.cnblogs.com/happyfool/p/8655468.html

numpy提供的快速的元素级数组函数相关推荐

  1. numpy的通用函数:快速的元素级数组函数

    通用函数(ufunc)是对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可看作简单函数的矢量化包装. 一元ufunc sqrt对数组中的所有元素开平方 exp对数组中的所有元素求指数 In [93]: ...

  2. matlab在数组中插入,一次快速插入一个Matlab数组元素

    我正试图加速我的代码中的主要瓶颈 . 它是将数组元素插入数组的中间 . 这些元素必须一次插入一个,因为我事先并不知道 . 我无法收集它们并立即将它们全部插入,因为稍后出现的元素(以及它们的插入位置)以 ...

  3. NumPy学习笔记(一)—— ndarray数组

    简介 NumPy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.如果你使用 Python 语言进行科学 ...

  4. Eigen(5)Array类和元素级操作

    0. 为什么使用Array 相对于Matrix提供的线性代数运算,Array类提供了更为一般的数组功能.Array类为元素级的操作提供了有效途径,比如点加(每个元素加值)或两个数据相应元素的点乘. 1 ...

  5. 机器学习中的Numpy库基础——向量、矩阵和数组

    1.Numpy简介 Numpy是Python机器学习技术栈的基础. Numpy可以对机器学习中常用的数据结构--向量(vector).矩阵(matrice).张量(tensor)--进行高效的操作. ...

  6. Eigen官网教程(2) Array类和元素级操作

    0 引言 Array类提供了和Matrix不同的操作,Matrix主要为了线性代数而设计,而Array类是通常用的数组.Array类提供了更方便的元素级的操作,但是没有线性代数方面的意义,比如给每个元 ...

  7. Eigen教程(4)之Array类和元素级操作

    转载于: https://www.cnblogs.com/houkai/p/6349970.html Array类和元素级操作 为什么使用Array 相对于Matrix提供的线性代数运算,Array类 ...

  8. pta数据结构实验在数组中查找指定元素_如何从一个数组中查找指定的元素,并返回这个元素在数组中的位置...

    展开全部 和Vector都是使用Objec的数组形式来存储的.当你向这两种类型中增加元素的时候,如果元素的数目超出e68a84e8a2ad62616964757a686964616f313332646 ...

  9. numpy和panda快速入门

    文章目录 numpy和panda快速入门 numpy快速入门 **NumPy**的**ndarray**:一种多维数组对象 创建ndarray **Ndarray**的数据类型 数组的运算 基本的索引 ...

最新文章

  1. centos6.4 yum装php,CentOS6.x/6.5/6.4/6.3/6.2/7.x 64位安装php5.2(使用YUM自动安装)
  2. 如何使用Extentions创建菜单
  3. python怎么识别拼音-Python 获取中文字拼音首个字母的方法
  4. mysql生产环境运维方案_[MySQL生产环境] Innodb存储引擎内存报警问题处理过程
  5. 看完c++ primer之后看什么
  6. linux学习作业-第七周
  7. CFX计算报错和相应解决办法(浮点错误等-持续更新)
  8. 这些工具将提高您的Android生产率
  9. 移动端开发——京东首页制作(流式布局)
  10. PyTorch学习—6.PyTorch数据读取机制Dataloader与Dataset
  11. 成功把泰山Office编译为wasm
  12. oracle 表空间达到32g,oracle表空间到32G后扩容
  13. 信号处理基础-matlab-wavread-audioread
  14. 详解浏览器事件捕获、冒泡
  15. 收货地址表结构 以及创建修改流程
  16. 特征变换:特征归一化(Normalization)作用以及方法 Min-Max、Z-Score
  17. libnids中TCP/IP栈实现细节分析——TCP会话重组
  18. html图片大小单位,mm单位是什么?
  19. 快速了解元宇宙的 7 层产业链
  20. 不会用PS、Excel更改证件照颜色没关系,用Word更改不用1分钟!

热门文章

  1. qemu 运行arm linux,在ubuntu bionic下对基于qemu的arm64进行linux内核5.0.1版本的编译和运行...
  2. rename python_谈谈重命名方法renames详解
  3. 凯迪拉克故障u1510案例_凯迪拉克XTS变速箱维修,无倒挡故障,自动变速箱维修案例...
  4. 一个项目中能提出哪些数据库优化_阿里资深技术专家曲山:优秀的数据库存储引擎应具备哪些能力?...
  5. oracle数组转换字符串函数,Oracle 字符串转数组的函数
  6. python求数组的所有组合_使用numpy构建两个数组的所有组合的数组
  7. mysql的储存原理_mysql储存原理
  8. python编程新手常犯的错误_初学者开发人员都会犯的7个Python错误
  9. Hive 入门练习题
  10. 深度学习中收敛是什么意思?