numpy(逻辑函数与数学函数)

逻辑函数

np.isnan：是否为nan值
逻辑运算
1.numpy.logical_not:计算非x元素的真值
2.numpy.logical_and:计算x1 AND x2元素的真值
3.numpy.logical_or:计算x1 OR x2的真值
4.numpy.logical_xor:按元素计算,x1 XOR x2的真值
对照（布尔值形式返回）
1.np.greater（x1,x2）：x1>x2
2.np.greater_equal(x1,x2):x1>=x2
3.np.euqal(x1,x2):x1=x2
4.np.not_euqal(x1,x2):x1!=x2
5.np.less:x1<x2
6.np.less_equal:x1<=x2
np.isclose与np.allclose
np.isclose:比较数组的每一个元素是否相等，误差在1e-05
np.allclose：参数与判断方式与np.isclose相同，但是比较的是两个数组整体的判断结果

numpy.allclose() 等价于 numpy.all(isclose(a, b, rtol=rtol, atol=atol, equal_nan=equal_nan))

数学函数
广播机制： numpy 如何在算术运算期间处理具有不同形状的数组，让较小的数组在较大的数组上“广播”，以便它们具有兼容的形状。
广播规则：

如果两个数组dim不相同，较小一方的形状将会在左边补1
如果shape不匹配，但是有维度是1，那么扩展维度是1的维度去匹配另一个数组
如果shape维度不匹配，且没有一个维度是1，则引发错误

算数运算：
注：只用于位置相同的元素之间

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

np.add

x + 1 相等于 np.add(x, 1)

np.subtract

x -1 相等于 np.subtract(x, 1)

np.multiply

x * 2 相等于np.multiply(x, 2)

np.divide

x / 2 相等于np.divide(x, 2)

np.floor_divide

x // 2 相等于np.floor_divide(x, 2)

np.power

x ** 2 相等于 np.power(x, 2)

np.sqrt：求平方根
np.square：求平方

三角函数

numpy.sin
numpy.cos
numpy.tan
numpy.arcsin
numpy.arccos
numpy.arctan

指数与对数

numpy.exp 指数
numpy.log 对数
numpy.exp2
numpy.log2
numpy.log10

加法函数
axis=0，则沿着纵轴进行操作
axis=1，则沿着横轴进行操作
axis=i，则 numpy 沿着第i个下标变化的方向进行操作

np.sum：求和
np.cumsum：求累加和

乘法函数

np.prod：乘积
np.cumprod：累乘

求差值
np.diff（array，n=执行次数，axis=）
结果 = a[i+1] - a[i]

np.around(array,decimals=小数点后保留几位)：四舍五入

np.ceil：取上限
np.floor：取下限
np.abs，np.absolute：取绝对值
np.sign：返回数字符号的逐元素指示

x = np.arange(-5, 5)
np.sign(x)
[-1 -1 -1 -1 -1  0  1  1  1  1]

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