Python Numpy常用函數總結

89542767 發布于2022-10-11 17:23 / 514人閱讀

　　小編寫這篇文章的主要目的，主要是給大家講解一些常用的一些函數，這樣在以后的工作中，能夠節約到一些時間，工作的效率也會大大的提高，甚至在跳槽的時候，能夠升職加薪。

　　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
　　&gt;&gt;array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])
　　#對里面的元素進行開根號處理
　　np.sqrt(arr)
　　&gt;&gt;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])
　　#對里面的元素進行冪的運算
　　np.exp(arr)
　　&gt;&gt;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])
　　#比較那個數組里面的最大值，返回最大值
　　np.maximum(np.sqrt(arr),np.exp(arr))
　　&gt;&gt;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
　　&gt;&gt;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
　　&gt;&gt;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

　　二元函數

　　Numpy二元函數

　　掌握好上述的技能，對我們的工作室有很大的幫助的。

　　以上就是小編給大家總結的相關內容了，希望可以給各位讀者帶來幫助。

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