[转载] python numpy.sqrt_python中numpy库ndarray多维数组的的运算：np.abs(x)、np.sqrt(x)、np.modf(x)等...

参考链接： Python中的numpy.tan

numpy库提供非常便捷的数组运算，方便数据的处理。

1、数组与标量之间可直接进行运算

In [45]: a

Out[45]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 5, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

In [46]: a/5

Out[46]:

array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6],

[ 0.8, 1. , 1.2, 1.4],

[ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])

2、NumPy一元函数对ndarray中的数据执行元素级运算的函数

np.abs(x)、np.fabs(x) ：计算数组各元素的绝对值

np.sqrt(x) ：计算数组各元素的平方根

np.square(x) ：计算数组各元素的平方

np.log(x) 、np.log10(x)、np.log2(x) ：计算数组各元素的自然对数、10底对数和2底对数

np.ceil(x) 、np.floor(x) ：计算数组各元素的ceiling值或floor值

In [48]: a[1,1] = -1

In [49]: a

Out[49]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, -1, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

In [50]: np.abs(a)

Out[50]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

[ 4, 1, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

np.rint(x) ：计算数组各元素的四舍五入值

np.modf(x) ：将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回

np.cos(x)、 np.cosh(x)、np.sin(x)、 np.sinh(x)、np.tan(x) 、np.tanh(x) ：计算数组各元素的普通型和双曲型三角函数

np.exp(x) ：计算数组各元素的指数值

np.sign(x) ：计算数组各元素的符号值，1(+), 0, ‐1(‐)

3、NumPy二元函数对ndarray中的数据执行元素级运算的函数

+、 ‐、 * 、/ 、** 两个数组各元素进行对应运算

np.maximum(x,y) 、np.fmax()、 np.minimum(x,y) 、np.fmin() ：元素级的最大值/最小值计算

np.mod(x,y) ：元素级的模运算

np.copysign(x,y) ：将数组y中各元素值的符号赋值给数组x对应元素

> < >= <= == != 算术比较，产生布尔型数组

In [59]: b = np.full_like(a,2)

In [60]: b

Out[60]:

array([[2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2],

[2, 2, 2, 2]])

In [61]: a*b

Out[61]:

array([[ 0, 2, 4, 6],

[ 8, -2, 12, 14],

[16, 18, 20, 22]])

In [62]: np.maximum(a,b)

Out[62]:

array([[ 2, 2, 2, 3],

[ 4, 2, 6, 7],

[ 8, 9, 10, 11]])

In [63]: a>b

Out[63]:

array([[False, False, False, True],

[ True, False, True, True],

[ True, True, True, True]], dtype=bool)

————————————————

原文链接：https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79186176

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