Python之Numpy 常用函数总结

目录
  • 通用函数
    • 常见的简单数组函数
    • 一元函数
    • 二元函数

通用函数

常见的简单数组函数

先看看代码操作:

mport numpy as np
# # 产生一个数组
arr=np.arange(15)
arr
>>array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
# 对里面的元素进行开根号处理
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])
# 对里面的元素进行幂的运算
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])
# 比较那个数组里面的最大值,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])
# 可以返回多个数组,比如小数部分和整数部分
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])

一元函数

Numpy 一元函数


函数名


描述


abs、fabs


逐个元素地计算整数、浮点数或复数地绝对值


sqrt


计算每个元素的平方根(与arr ** 0.5相等)


square


计算每个元素地平方(与arr ** 2相等)


exp


计算每个元素的自然指数值e^x次方


log、log10、log2、log1p


分别对应(自然指数(e为底)、对数10为底、对数2为底、log(1+x))


sign


计算每个元素的符号值:1(正数)、0(0)、-1(负数)


ceil


计算每个元素的最高整数值(即大于等于给定数值的最小整数)


floor


计算每个元素的最小整数值(即小于等于给定整数的最大整数)


rint


将元素保留到整数位,并保持dtype


modf


分别将数组的小数部分与整数部分按数组形式返回


isnan


返回数组元素是否是一个NaN(非数值),形式为布尔值数组


isfinite、isinf


分别返回数组中的元素是否有限(非inf、非NaN)、是否无限的,形式为布尔值数组


cos、cish、sin、


常规三角函数及双曲三角函数


sinh、tan、tanh


反三角函数


arccos、arccosh、arcsin、


arcsinh、arctan、arctanh


logical_not


对数组元素按位取反

二元函数

Numpy 二元函数


函数名


描述


add


将数组的对应元素相加


subtract


在第二个数组中,将第一个数组中包含的元素去除


multiply


将数组的对应元素相乘


divide,floor_divide


除或整除(放弃余数)


power


将第二个数组的元素作为第一个数组对应元素的幂次方


maximum


逐个元素计算最大值,fmax忽略NaN


minimum


逐个元素计算最小值,fmin忽略NaN


mod


按元素的求模计算(即求除法的余数)


copysign


将第一个数组的符号值改为第二个数组的符号值


greater,greater_equal,less,


进行逐个元素的比较,返回布尔值数组(与数学操作符>,>=,<,<=,==,!=x效果一致)


less_equal,equal,not_equal


logical_and,logical_or


进行逐个元素的逻辑操作(与逻辑操作符&、丨、^效果一致)


logical_xor

充分掌握好这些常用的数组函数,对我们解决一些数学思维问题有很大的帮助!

到此这篇关于Python之Numpy 常用函数总结的文章就介绍到这了,更多相关Python Numpy 函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python numpy.ndarray中如何将数据转为int型

    目录 numpy.ndarray中数据转为int型 出现错误only size-1 arrays can be converted to Python scalars numpy.ndarray中数据转为int型 首先了解内容与类型 >>>print(a) (array([[0.01124722], [0.21752586], [0.05586815], [0.03558792]]), array([[ 327], [ 366], [1887], [1153], [1792]], dty

  • 详解Python如何循环遍历Numpy中的Array

    目录 1. 引言 2. 使用For循环遍历 3. 函数 nditer() 4. 函数 ndenumerate() 5. 结论 1. 引言 Numpy是Python中常见的数据处理库.Numpy是 Numerical Python的缩写,它是数据科学中经常使用的库.Numpy专门用于处理矩阵运算,因为它包含各式各样的处理函数.在本文中,我们主要用于学习如何迭代遍历访问矩阵中的元素. 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 使用For循环遍历 首先我们来看个例子,使用循环来遍历数组,样例代码如下: imp

  • Python中11种NumPy高级操作总结

    目录 1.数组上的迭代 2.数组形状修改函数 1.ndarray.reshape 2.ndarray.flat 3.ndarray.flatten 3.数组翻转操作函数 1.numpy.transpose 2. numpy.ndarray.T 3.numpy.swapaxes 4.numpy.rollaxis 4.数组修改维度函数 1.numpy.broadcast_to 2.numpy.expand_dims 3.numpy.squeeze 5.数组的连接操作 1.numpy.stack 2.

  • Python中的Numpy 面向数组编程常见操作

    目录 数组编程 简单例子 逻辑条件作为数组操作 数学和统计方法 布尔数组的方法 排序 唯一值和其他的逻辑集合 数组编程 使用Numpy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多项数据操作任务,而不需要编写大量的循环,这个极大的帮助了我们高效的解决问题.我们都知道向量化的数组操作比纯Python的等价实现在速度这一方面快很多,至于多少(一到两个数量级)甚至更多,生活需要慢节奏,但是计算就不可以了,掌握高效的计算模型,可以让数据分析如虎添翼! 简单例子 我们生成从-3.14--3.14,按照0.01的间

  • Python numpy线性代数用法实例解析

    这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy中线性代数用法 矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4

  • Python numpy之线性代数与随机漫步

    目录 线性代数 伪随机数生成 随即漫步 示例 线性代数 线性代数,矩阵计算,优化与内存:比如矩阵乘法,分解,行列式等数学知识,是所有数组类库的重要组成部分.和MATLAB等其他语言相比,numpy的线性代数中有所不同的是矩阵相乘不是点积运算而是逐个元素计算,因此在numpy里面都有一个特定的函数来计算,它就是dot, 语法如下: numpy之线性代数函数 diag 将一个方阵的对角(或非对角)元素作为一维数组返回,或者将一个一维数转换为一个方阵,并且在非对角线上有零点 dot 矩阵点乘 trac

  • python数学建模(SciPy+ Numpy+Pandas)

    目录 前言 SciPy 学习 SciPy基本操作 1-求解非线性方程(组) 2-积分 3-最小二乘解 4-最大模特征值及对应的特征向量 Numpy学习(续) 1 Numpy 数学函数 1-1三角函数 2-舍入函数 2-1 numpy.around() 2-2 numpy.floor() 2-3 numpy.ceil() 3 Numpy算术函数 Pandas学习(续) Pandas 数据排序 DataFrame的排序 Pandas字符串处理 前言 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数

  • 利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    目录 前言 NumPy与Matplotlib 函数绘图 所需库函数语法 导入所需模块 一元一次函数 一元二次函数 指数函数 正弦函数 余弦函数 高级玩法 总结 前言 最近开始学习数学了,有一些题目的函数图像非常有特点,有一些函数图像手绘比较麻烦,那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢? 答案是有很多的,有很多不错的软件都能画出函数图像,但是,我想到了Python的数据可视化.Python在近些年非常火热,在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用,其丰富的库使其功能愈加强大. 这里我

  • Python之Numpy 常用函数总结

    目录 通用函数 常见的简单数组函数 一元函数 二元函数 通用函数 常见的简单数组函数 先看看代码操作: mport numpy as np # # 产生一个数组 arr=np.arange(15) arr >>array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) # 对里面的元素进行开根号处理 np.sqrt(arr) >>array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. , 2.

  • Python numpy 常用函数总结

    Numpy是什么 在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念. Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. numpy很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数. 数组 数组常用函数 1.w

  • Python数据分析之NumPy常用函数使用详解

    目录 文件读入 1.保存或创建新文件 2.读取csv文件的函数loadtxt 3.常见的函数 4.股票的收益率等 5.对数收益与波动率 6.日期分析 总结 本篇我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数.学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算,来学习NumPy的常用函数. 文件读入 读写文件是数据分析的一项基本技能 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式.通常,数据库的

  • python中numpy 常用操作总结

    前言: NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库,支持大量高维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.同时NumPy 是机器学习必不可少的工具之一. 常用操作主要有: 创建数组 数组运算 数学函数 数组切片和索引 数组形状操作 数组排序 数组统计 环境 Python 3.6 NumPy: 1.14.2 1.导包 import numpy as np 2.通过列表创建数组 array() np.array([1, 2, 3]) #一维数组 np.array([(1, 2

  • python中numpy.empty()函数实例讲解

    在使用python编程的过程中,想要快速的创建ndarray数组,可以使用numpy.empty()函数.numpy.empty()函数所创建的数组内所有元素均为空,没有实际意义,所以它也是创建数组最快的方法.本文介绍python中numpy.empty()函数的使用方法. 1.numpy.empty()函数 这个函数可以创建一个没有任何具体值的ndarray数组,是创建数组最快的方法. 根据给定的维度和数值类型返回一个新的数组,其元素不进行初始化. 2.用法 import numpy as n

  • Python的flask常用函数route()

    目录 一.route()路由概述 二.静态路由和动态路径 方式1:静态路由 方式2:动态路由 三.route()其它参数 1.methods=[‘GET’,‘POST’] 一.route()路由概述 功能:将URL绑定到函数 路由函数route()的调用有两种方式:静态路由和动态路由 二.静态路由和动态路径 方式1:静态路由 @app.route(“/xxx”) xxx为静态路径 如::/index / /base等,可以返回一个值.字符串.页面等 from flask import Flask

  • python神经网络slim常用函数训练保存模型

    目录 学习前言 slim是什么 slim常用函数 1.slim = tf.contrib.slim 2.slim.create_global_step 3.slim.dataset.Dataset 4.slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider 5.slim.conv2d 6.slim.max_pool2d 7.slim.fully_connected 8.slim.learning.train 本次博文实现的目标 整体框架构建思路 1.整体框架

  • Python OS模块常用函数说明

    Python的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能.如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的.即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行. 下面列出了一些在os模块中比较有用的部分.它们中的大多数都简单明了. os.sep可以取代操作系统特定的路径分隔符.windows下为 "\\" os.name字符串指示你正在使用的平台.比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'pos

  • Python数据分析Numpy中常用相关性函数

    目录 摘要: 一.股票相关性分析 二.多项式 三.求极值的知识 摘要: NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源

  • 一文秒懂python正则表达式常用函数

    导读: 正则表达式是处理字符串类型的"核武器",不仅速度快,而且功能强大.本文不过多展开正则表达式相关语法,仅简要 介绍 python中正则表达式常用函数及其使用方 法,以作快速查询浏览. 01 Re概览 Re模块是python的内置模块,提供了正则表达式在python中的所有用法,默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib).主要提供了3大类字符串操作方法: 字符查找/匹配 字符替换 字符分割 由于是面向字符串类型的模块,就不得

随机推荐