目录

1.数组与标量的运算

2.元素级的运算(一元函数)

3.数组级的运算(二元函数)

(一)数组与标量的运算

1.说明:

也就是数组与一个数的计算,得到结果是数组的每一个元素与这个数计算的数组。

2.实例:

(二)元素级的运算(一元函数)

1.说明:

一元函数针对于数组的每一个元素运算。

(1)np.abs(a) np.fabs(a): 取每一个元素的绝对值

(2)np.sqrt(a):开方

(3)np.square(a):平方

(4)np.sin(a) 正弦

(5)np.cos(a) 余弦

(6)np.tan(a) 正切

(7)np.sinh(a) 双个曲线正弦

(8)np.cosh(a) 双个曲线余弦

(9)np.tan(a) 双个曲线正切

(10)np.exp(a): 指数

(11)np.log(a) 底数自然数

(12)np.log10(a) 底数10

(13)np.log2(a) 底数2

(14)np.ring(a): 四舍五入

(15)np.modf(a):拆分小数与整数部分

(16)np.sign(a):(+)1 (0)0 (-)-1

2.实例:

(三)数组级的运算(二元函数)

1.说明:

针对的是 数组与数组之间,而且是同维度的数组。

(1)可以直接用运算符:+ -* / ** a+b

(2)np.maximum(a,b) np.fmax:取对应元素的最大值

(3)np.minimum(a,b) np.fmin:取对应元素的最小值

(4)np.mod(a,b):取模运算,即绝对值

(5)np.copysign(a,b):将b中的符号复制给a

(6)< > <= >= !=:生成bool类型的数组

2.实例:

3.4Python数据处理篇之Numpy系列(四)---ndarray 数组的运算的更多相关文章

  1. 3.2Python数据处理篇之Numpy系列(二)--- ndarray数组的创建与变换

    目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (二)ndarray数组的变换 1.维度的变换: 2.类型的变换: 目录: 1.ndarray数组的创建 2.nda ...

  2. 5.4Python数据处理篇之Sympy系列(四)---微积分

    目录 目录 前言 (一)求导数-diff() 1.一阶求导-diff() 2.多阶求导-diff() 3.求偏导数-diff() (二)求积分-integrate() (三)求极限-limit() ( ...

  3. 4.4Python数据处理篇之Matplotlib系列(四)---plt.bar()与plt.barh条形图

    目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目 ...

  4. 3.1Python数据处理篇之Numpy系列(一)---ndarray对象的属性与numpy的数据类型

    目录 目录 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: 2.numpy的数组对象ndarray: 3.np.array(list/tuple)创建数组: (二)ndarray对象的属性 1.五个常用 ...

  5. 3.5Python数据处理篇之Numpy系列(五)---numpy文件的存取

    目录 目录: (一)以文本形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.csv文件为例) 4.效果展示 (二)以任意的形式存取 1.说明: 2.语法解释: 3.实例(以.bat二进制文件为例) ...

  6. 3.7Python数据处理篇之Numpy系列(七)---Numpy的统计函数

    目录 目录 前言 (一)函数一览表 (二)统计函数1 (三)统计函数2 目录 前言 具体我们来学Numpy的统计函数 (一)函数一览表 调用方式:np.* .sum(a) 对数组a求和 .mean(a ...

  7. 3.8Python数据处理篇之Numpy系列(八)---Numpy的梯度函数

    目录 目录 前言 (一)函数说明 (二)一维数组的应用 (三)多维数组的应用 目录 前言 梯度函数,其中的梯度也就是斜率,反映的是各个数据的变化率.在numpy中只有一个梯度函数. (一)函数说明 ( ...

  8. 3.6Python数据处理篇之Numpy系列(六)---Numpy随机函数

    目录 目录 前言 (一)基础的随机函数 (二)轴的随机函数 (三)概率的随机函数 目录 前言 前一段日子学了numpy,觉得无趣,没有学完,不过后来看了看matplotlib,sympy等库时,频频用 ...

  9. 3.3Python数据处理篇之Numpy系列(三)---数组的索引与切片

    目录 (一)数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: (二)多维数组的索引与切片 1.说明: 2.实例: 目录: 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片 (一)数组的索引与切片 1.说明: ...

随机推荐

  1. Java集合类常见面试知识点总结

    微信公众号[Java技术江湖]一位阿里Java工程师的技术小站 Java集合类学习总结 这篇总结是基于之前博客内容的一个整理和回顾. 这里先简单地总结一下,更多详细内容请参考我的专栏:深入浅出Java ...

  2. C#7.0--引用返回值和引用局部变量

    一.在C#7.0以上版本中,方法的返回值可以通过关键字ref指定为返回变量的引用(而不是值)给调用方,这称为引用返回值(Reference Return Value,或ref returns): 1. ...

  3. 杜绝假死,Tomcat容器做到自我保护,设置最大连接数(服务限流:tomcat请求数限制)

    为了确保服务不会被过多的http长连接压垮,我们需要对tomcat设定个最大连接数,超过这个连接数的请求会拒绝,让其负载到其它机器.达到保护自己的同时起到连接数负载均衡的作用. 一.解决方案:修改to ...

  4. Jfinal文件上传基础路径问题,windows下会以项目根路径为基础路径

    在本地windows下开发测试文件上传 使用com.jfinal.cos进行multipart/form-data请求数据格式的文件上传解析 import com.jfinal.upload.Uplo ...

  5. 开源网站流量统计系统Piwik源码分析——参数统计(一)

    Piwik现已改名为Matomo,这是一套国外著名的开源网站统计系统,类似于百度统计.Google Analytics等系统.最大的区别就是可以看到其中的源码,这正合我意.因为我一直对统计的系统很好奇 ...

  6. Python JSON 基本使用

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言. 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成, ...

  7. css布局------上下高度固定,中间高度自适应容器

    HTML <body> <div class="container"> <div class="header"></d ...

  8. 关于fasterxml-jackson发生Can not deserialize instance of异常原因验证

    关于fasterxml-jackson发生Can not deserialize instance of异常原因验证 这两天线上有大量的java.lang.IllegalArgumentExcepti ...

  9. 教你分分钟搞定Python之Flask框架

    用最短的时间开发一个数据操作接口,Python是王道! 一.安装pip .首先检查linux有没有安装python-pip包,终端执行 pip -V [root@ network-scripts]# ...

  10. HashMap底层实现原理(JDK1.8)源码分析

    ref:https://blog.csdn.net/tuke_tuke/article/details/51588156 http://www.cnblogs.com/xiaolovewei/p/79 ...