当前位置： 移动技术网 > IT编程>脚本编程>Python > numpy（二）

numpy（二）

2019年04月02日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

长沙做网站的公司,钢筋符号大全,人大会议时间

通用函数：

　　np.add  加

　　np.subtract  减

　　np.multiply  乘

　　np.divide  除

　　np.floor_divide  地板乘除法，取商

　　np.power  指数运算    np.power(3,x)  3^x

　　np.exp   e^x

　　np.exp2  2^x　

　　np.mod  取余

　　np.absolute  取绝对值，缩写np.abs

　　np.sin，cos，tan，arctan，arcos，arcsin

　　np.log   ln(x)

　　np.log2  log2(x)

　　np.log10  log10(x)

 

聚合：

 　　x=np.arange(1,6)

　　np.add.reduce(x)     

　　返回所有元素的和，乘积(multipy)

　　显示中间过程

　　np.add.accumulate(x)　　

　　外积（列向量乘行向量，新矩阵第一行是列向量第一行乘行向量第一行）

　　np.multiply.outer(x,x)

　　

　　np.sum 累加 （和python的sum函数相似但速度更快）

　　np.min（x） 或 x.min（）

　　np.max（x）

　　

多维聚合：

　　x= np.arang(12).reshape(3,4)

　　x.sum（）  一个数

　　x.min(axis=0) 对出每列最小值

　　x.max(axis=1) 求出每行的最大值

 

其他聚合函数：

　　np.prod() 计算元素的积

　　np.mean() 计算元素的平均值

　　np.std()  计算元素的标准差

　　np.var 计算元素的方差

　　np.argmin  计算最小值的索引

　　np.argmax  计算最大值的索引

　　np.median  计算元素的中位数

　　np.any  验证任何一个元素是否为真

　　np.all 验证所有元素是否为真

 

您可能感兴趣的文章:

如对本文有疑问，请在下面进行留言讨论，广大热心网友会与你互动！！ 点击进行留言回复

相关文章:

验证码：
最近更新的文章
大家感兴趣的文章
移动技术网