NumPy 算术函数

NumPy 算术函数

NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。

需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

实例

import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print ('第一个数组：') print (a) print (' ') print ('第二个数组：') b = np.array([10,10,10]) print (b) print (' ') print ('两个数组相加：') print (np.add(a,b)) print (' ') print ('两个数组相减：') print (np.subtract(a,b)) print (' ') print ('两个数组相乘：') print (np.multiply(a,b)) print (' ') print ('两个数组相除：') print (np.divide(a,b))

输出结果为：

第一个数组：
[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]
 [6. 7. 8.]]


第二个数组：
[10 10 10]


两个数组相加：
[[10. 11. 12.]
 [13. 14. 15.]
 [16. 17. 18.]]


两个数组相减：
[[-10.  -9.  -8.]
 [ -7.  -6.  -5.]
 [ -4.  -3.  -2.]]


两个数组相乘：
[[ 0. 10. 20.]
 [30. 40. 50.]
 [60. 70. 80.]]


两个数组相除：
[[0.  0.1 0.2]
 [0.3 0.4 0.5]
 [0.6 0.7 0.8]]

此外 Numpy 也包含了其他重要的算术函数。

numpy.reciprocal()

numpy.reciprocal() 函数返回参数逐元素的倒数。如 1/4 倒数为 4/1。

实例

import numpy as np a = np.array([0.25, 1.33, 1, 100]) print ('我们的数组是：') print (a) print (' ') print ('调用 reciprocal 函数：') print (np.reciprocal(a))

输出结果为：

我们的数组是：
[  0.25   1.33   1.   100.  ]


调用 reciprocal 函数：
[4.        0.7518797 1.        0.01     ]

numpy.power()

numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。

实例

import numpy as np a = np.array([10,100,1000]) print ('我们的数组是；') print (a) print (' ') print ('调用 power 函数：') print (np.power(a,2)) print (' ') print ('第二个数组：') b = np.array([1,2,3]) print (b) print (' ') print ('再次调用 power 函数：') print (np.power(a,b))

输出结果为：

我们的数组是；
[  10  100 1000]


调用 power 函数：
[    100   10000 1000000]


第二个数组：
[1 2 3]


再次调用 power 函数：
[        10      10000 1000000000]

numpy.mod()

numpy.mod() 计算输入数组中相应元素的相除后的余数。 函数 numpy.remainder() 也产生相同的结果。

实例

import numpy as np a = np.array([10,20,30]) b = np.array([3,5,7]) print ('第一个数组：') print (a) print (' ') print ('第二个数组：') print (b) print (' ') print ('调用 mod() 函数：') print (np.mod(a,b)) print (' ') print ('调用 remainder() 函数：') print (np.remainder(a,b))

输出结果为：

第一个数组：
[10 20 30]


第二个数组：
[3 5 7]


调用 mod() 函数：
[1 0 2]


调用 remainder() 函数：
[1 0 2]