Python之Numpy 常用函數總結

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通用函數

常見的簡單數組函數

先看看代碼操作:

mport numpy as np
# # 產生一個數組
arr=np.arange(15)
arr
>>array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
# 對裡面的元素進行開根號處理
np.sqrt(arr)
>>array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. ,
2.23606798, 2.44948974, 2.64575131, 2.82842712, 3. ,
3.16227766, 3.31662479, 3.46410162, 3.60555128, 3.74165739])
# 對裡面的元素進行冪的運算
np.exp(arr)
>>array([1.00000000e+00, 2.71828183e+00, 7.38905610e+00, 2.00855369e+01,
5.45981500e+01, 1.48413159e+02, 4.03428793e+02, 1.09663316e+03,
2.98095799e+03, 8.10308393e+03, 2.20264658e+04, 5.98741417e+04,
1.62754791e+05, 4.42413392e+05, 1.20260428e+06])
# 比較那個數組裡面的最大值，返回最大值
np.maximum(np.sqrt(arr),np.exp(arr))
>>array([1.00000000e+00, 2.71828183e+00, 7.38905610e+00, 2.00855369e+01,
5.45981500e+01, 1.48413159e+02, 4.03428793e+02, 1.09663316e+03,
2.98095799e+03, 8.10308393e+03, 2.20264658e+04, 5.98741417e+04,
1.62754791e+05, 4.42413392e+05, 1.20260428e+06])
# 可以返回多個數組，比如小數部分和整數部分
a,b=np.modf(np.exp(arr))
a
>>array([0. , 0.71828183, 0.3890561 , 0.08553692, 0.59815003,
0.4131591 , 0.42879349, 0.63315843, 0.95798704, 0.08392758,
0.46579481, 0.1417152 , 0.791419 , 0.39200892, 0.28416478])
b
>>array([1.000000e+00, 2.000000e+00, 7.000000e+00, 2.000000e+01,
5.400000e+01, 1.480000e+02, 4.030000e+02, 1.096000e+03,
2.980000e+03, 8.103000e+03, 2.202600e+04, 5.987400e+04,
1.627540e+05, 4.424130e+05, 1.202604e+06])

一元函數

Numpy 一元函數

函數名

描述

abs、fabs

逐個元素地計算整數、浮點數或復數地絕對值

sqrt

計算每個元素的平方根(與arr ** 0.5相等)

square

計算每個元素地平方(與arr ** 2相等)

exp

計算每個元素的自然指數值e^x次方

log、log10、log2、log1p

分別對應(自然指數(e為底)、對數10為底、對數2為底、log(1+x))

sign

計算每個元素的符號值：1(正數)、0(0)、-1(負數)

ceil

計算每個元素的最高整數值(即大於等於給定數值的最小整數)

floor

計算每個元素的最小整數值(即小於等於給定整數的最大整數)

rint

將元素保留到整數位，並保持dtype

modf

分別將數組的小數部分與整數部分按數組形式返回

isnan

返回數組元素是否是一個NaN(非數值)，形式為佈爾值數組

isfinite、isinf

分別返回數組中的元素是否有限(非inf、非NaN)、是否無限的，形式為佈爾值數組

cos、cish、sin、

常規三角函數及雙曲三角函數

sinh、tan、tanh

反三角函數

arccos、arccosh、arcsin、

arcsinh、arctan、arctanh

logical_not

對數組元素按位取反

二元函數

Numpy 二元函數

函數名

描述

add

將數組的對應元素相加

subtract

在第二個數組中，將第一個數組中包含的元素去除

multiply

將數組的對應元素相乘

divide,floor_divide

除或整除(放棄餘數)

power

將第二個數組的元素作為第一個數組對應元素的冪次方

maximum

逐個元素計算最大值，fmax忽略NaN

minimum

逐個元素計算最小值，fmin忽略NaN

mod

按元素的求模計算(即求除法的餘數)

copysign

將第一個數組的符號值改為第二個數組的符號值

greater,greater_equal,less，

進行逐個元素的比較，返回佈爾值數組（與數學操作符>,>=,<,<=,==,!=x效果一致）

less_equal,equal,not_equal

logical_and,logical_or

進行逐個元素的邏輯操作(與邏輯操作符&、丨、^效果一致)

logical_xor

充分掌握好這些常用的數組函數，對我們解決一些數學思維問題有很大的幫助！

到此這篇關於Python之Numpy 常用函數總結的文章就介紹到這瞭,更多相關Python Numpy 函數內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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