一、实验介绍

1.1 实验内容

如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外,NumPy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。

1.2 实验知识点

NumPy 安装

NumPy 数值类型介绍

1.3 实验环境

Python3

Jupyter Notebook

1.4 适合人群

本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有 Python 基础,并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。

二、数学函数

使用 python 自带的运算符,你可以完成数学中的加减乘除,以及取余、取整,幂次计算等。导入自带的 math 模块之后,里面又包含绝对值、阶乘、开平方等一些常用的数学函数。不过,这些函数仍然相对基础。如果要完成更加复杂一些的数学计算,就会显得捉襟见肘了。

numpy 为我们提供了更多的数学函数,以帮助我们更好地完成一些数值计算。下面就依次来看一看。

2.1 三角函数

首先, 看一看 numpy 提供的三角函数功能。这些方法有:

numpy.sin(x)

numpy.cos(x)

numpy.tan(x)

numpy.arcsin(x)

numpy.arccos(x)

numpy.arctan(x)

numpy.hypot(x1,x2)

numpy.degrees(x)

numpy.radians(x)

numpy.deg2rad(x)

numpy.rad2deg(x)

比如,我们可以用上面提到的 numpy.rad2deg(x) 将弧度转换为度。

示例代码:

import numpy as np

np.rad2deg(np.pi)

2.2 双曲函数

在数学中,双曲函数是一类与常见的三角函数类似的函数。双曲函数经常出现于某些重要的线性微分方程的解中,使用 numpy 计算它们的方法为:

numpy.sinh(x)

numpy.cosh(x)

numpy.tanh(x)

numpy.arcsinh(x)

numpy.arccosh(x)

numpy.arctanh(x)

2.3 数值修约

数值修约, 又称数字修约, 是指在进行具体的数字运算前, 按照一定的规则确定一致的位数, 然后舍去某些数字后面多余的尾数的过程[via. 维基百科]。比如, 我们常听到的「4 舍 5 入」就属于数值修约中的一种。

numpy.around(a)

numpy.round_(a)

numpy.rint(x)

numpy.fix(x, y)

numpy.floor(x)

numpy.ceil(x)

numpy.trunc(x)

随机选择几个浮点数,看一看上面方法的区别。

2.4 求和、求积、差分

下面这些方法用于数组内元素或数组间进行求和、求积以及进行差分。

numpy.prod(a, axis, dtype, keepdims)

numpy.sum(a, axis, dtype, keepdims)

numpy.nanprod(a, axis, dtype, keepdims)

numpy.nansum(a, axis, dtype, keepdims)

numpy.cumprod(a, axis, dtype)

numpy.cumsum(a, axis, dtype)

numpy.nancumprod(a, axis, dtype)

numpy.nancumsum(a, axis, dtype)

numpy.diff(a, n, axis)

numpy.ediff1d(ary, to_end, to_begin)

numpy.gradient(f)

numpy.cross(a, b, axisa, axisb, axisc, axis)

numpy.trapz(y, x, dx, axis)

2.5 指数和对数

如果你需要进行指数或者对数求解,可以用到以下这些方法。

numpy.exp(x) :计算输入数组中所有元素的指数。

numpy.expm1(x) :对数组中的所有元素计算 exp(x) - 1.

numpy.exp2(x) :对于输入数组中的所有 p, 计算 2 ** p。

numpy.log(x) :计算自然对数。

numpy.log10(x) :计算常用对数。

numpy.log2(x) :计算二进制对数。

numpy.log1p(x) : log(1 + x) 。

numpy.logaddexp(x1, x2) : log2(2**x1 + 2**x2) 。

numpy.logaddexp2(x1, x2) : log(exp(x1) + exp(x2)) 。

2.6 算术运算

当然,numpy 也提供了一些用于算术运算的方法,使用起来会比 python 提供的运算符灵活一些,主要是可以直接针对数组。

numpy.add(x1, x2)

numpy.reciprocal(x)

numpy.negative(x)

numpy.multiply(x1, x2)

numpy.divide(x1, x2)

numpy.power(x1, x2)

numpy.subtract(x1, x2)

numpy.fmod(x1, x2)

numpy.mod(x1, x2)

numpy.modf(x1)

numpy.remainder(x1, x2)

2.7 矩阵和向量积

求解向量、矩阵、张量的点积等同样是 numpy 非常强大的地方。

numpy.dot(a,b)

numpy.vdot(a,b)

numpy.inner(a,b)

numpy.outer(a,b)

numpy.matmul(a,b)

numpy.tensordot(a,b)

numpy.kron(a,b)

2.8 其他

除了上面这些归好类别的方法,numpy 中还有一些用于数学运算的方法,归纳如下:

numpy.angle(z, deg)

numpy.real(val)

numpy.imag(val)

numpy.conj(x)

numpy.convolve(a, v, mode)

numpy.sqrt(x)

numpy.cbrt(x)

numpy.square(x)

numpy.absolute(x)

numpy.fabs(x)

numpy.sign(x)

numpy.maximum(x1, x2)

numpy.minimum(x1, x2)

numpy.nan_to_num(x)

numpy.interp(x, xp, fp, left, right, period)

三、代数运算

上面,我们分为 8 个类别,介绍了 numpy 中常用到的数学函数。这些方法让复杂的计算过程表达更为简单。除此之外,numpy 中还包含一些代数运算的方法,尤其是涉及到矩阵的计算方法,求解特征值、特征向量、逆矩阵等,非常方便。

numpy.linalg.cholesky(a)

numpy.linalg.qr(a ,mode)

numpy.linalg.svd(a ,full_matrices,compute_uv)

numpy.linalg.eig(a)

numpy.linalg.eigh(a, UPLO)

numpy.linalg.eigvals(a)

numpy.linalg.eigvalsh(a, UPLO)

numpy.linalg.norm(x ,ord,axis,keepdims)

numpy.linalg.cond(x ,p)

numpy.linalg.det(a)

numpy.linalg.matrix_rank(M ,tol)

numpy.linalg.slogdet(a)

numpy.trace(a ,offset,axis1,axis2,dtype,out)

numpy.linalg.solve(a,b)

numpy.linalg.tensorsolve(a,b ,axes)

numpy.linalg.lstsq(a,b ,rcond)

numpy.linalg.inv(a)

numpy.linalg.pinv(a ,rcond)

numpy.linalg.tensorinv(a ,ind)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

本文标题: NumPy 数学函数及代数运算的实现代码

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/234786.html

python数学公式代码导入_NumPy 数学函数及代数运算的实现代码相关推荐

  1. [转载] Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

    参考链接: Python中的numpy.logaddexp Numpy 使用教程–Numpy 数学函数及代数运算 一.实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会 ...

  2. 【转】Numpy 数学函数及代数运算

    Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算 一.实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy.Numpy 是支持 Python 语言 ...

  3. pythonmathcot函数_NumPy数学函数介绍和用法

    本文概述 Numpy包含大量数学函数, 可用于执行各种数学运算.数学函数包括三角函数, 算术函数和用于处理复数的函数.让我们讨论一下数学函数. 三角函数 Numpy包含三角函数, 用于计算弧度中不同角 ...

  4. 运算除法的计算机函数,2、Python基础--除法、常用数学函数(示例代码)

    整数与整数相除: >>> 2/5 0 >>> 2.0/5 0.4 >>> 2/5.0 0.4 >>> 2.0/5.0 0.4 & ...

  5. 2、Python基础--除法、常用数学函数

    整数与整数相除: >>> 2/5 0 >>> 2.0/5 0.4 >>> 2/5.0 0.4 >>> 2.0/5.0 0.4 & ...

  6. 用python写一个除法的函数_2、Python基础--除法、常用数学函数

    整数与整数相除: >>> 2/5 0 >>> 2.0/5 0.4 >>> 2/5.0 0.4 >>> 2.0/5.0 0.4 & ...

  7. Python——几个常用的数学函数

    1. min()函数:取出给定参数的最小值 说明:获取指定数值或者指定序列中最小值. print(min(1, 5)) print(min(1, 2, 3, 4, 5, 6)) print(min([ ...

  8. boost::math模块使用指定宽度的浮点 typedef估中等复杂的数学函数的测试程序

    boost::math模块使用指定宽度的浮点 typedef估中等复杂的数学函数的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::math模块使用指定宽度的浮点 typedef估中等复杂的 ...

  9. Python遍历字典、集合与函数

    Python遍历字典.集合与函数 一.遍历字典 代码块 意义 keys() 该⽅法返回字典所有的key values() 该⽅法返回⼀个序列,序列中保存有字典的值 items() 该⽅法会返回字典中所 ...

最新文章

  1. Flink 助力美团数仓增量生产
  2. java时间错误_更改操作系统时间时睡眠()中的Java错误:任何解决方法?
  3. Javascript复习题
  4. cutterman工具使用 0921
  5. 【数据分析】基于matlab伊藤微分方程布朗运动分析【含Matlab源码 261期】
  6. xshell通过隧道连接_如何通过SSH隧道实现远程连接
  7. 关于使用 MediaPlayer.setLooping(true) 设置循环播放
  8. CDN应用进阶 | 大文件下载及视频点播的CDN加速实践
  9. 拼图技巧,一家人的健康码行程码拼图怎么拼
  10. 项目开发中遇到接收串口数据时序混乱的问题
  11. 练习 用C语言编写一个程序,解释高等数学中的映射、单射和一一映射,并表示为函数。
  12. 炫龙炎魔T1笔记本 Win7 系统安装
  13. Bellman 贝尔曼方程究竟是什么
  14. Mac录屏想只要电脑内置的声音
  15. RS485学习(一)
  16. 如何下载金融街街道卫星地图高清版大图
  17. 产品:《人人都是产品经理》读书笔记
  18. Xilinx 7系列FPGA中CLB结构和内部资源使用
  19. 变强——GitHub 热点速览 Vol.46
  20. 对于UPX脱壳的解决

热门文章

  1. Maven:Generating Project in Batch mode 卡住问题
  2. 规模估算失准 软件开发成空中楼阁
  3. mysql用唯一约束避免重复_mysql中创建唯一约束防止数据重复
  4. RabbitMq的学习(一):VirtualHost
  5. 解决IDEA2020控制台乱码的方法(亲测)
  6. Redis 单机模式,主从模式,哨兵模式(sentinel),集群模式(cluster),第三方模式优缺点分析
  7. PHP7开启opcache打造强悍性能
  8. HTML的a标签置灰不可点击
  9. JQUERY项目所用插件
  10. java生成三级级联的数据,微信小程序三级级联,自定义json数据源