通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数,它接受一个或者多个标量值,输出一个或者多个标量值。
- sqrt:开平方
- square:平方
- exp:求e指数
- add:求和
- max、min、mean:聚合函数
- abs:求绝对值
- log:默认底数是
- sign:符号函数,整数是1,负数是-1
- subtract(x,y):两个数组中对应的元素相减
1 | import numpy as np |
1 | a = np.arange(4) |
array([0, 1, 2, 3])
1 | np.exp(a) # 自然e的次方 |
array([ 1. , 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692])
1 | b = np.array([1, 4, 9, 16]) |
array([ 1, 4, 9, 16])
1 | np.sqrt(b) # 开方函数 |
array([1., 2., 3., 4.])
1 | np.add(a, b) # add函数 |
array([ 1, 5, 11, 19])
1 | x = np.array([[1,5], [6,8]]) |
array([[1, 5],
[6, 8]])
1 | y = np.array([[4,7], [5,3]]) |
array([[4, 7],
[5, 3]])
1 | np.maximum(x,y) # 比较两个数,取大值 |
array([[4, 7],
[6, 8]])
1 | np.minimum(x,y) |
array([[1, 5],
[5, 3]])
1 | np.abs(x) # 求绝对值 |
array([[1, 5],
[6, 8]])
1 | np.sqrt(x) # 开方 |
array([[1. , 2.23606798],
[2.44948974, 2.82842712]])
1 | np.square(x) # 求平方 |
array([[ 1, 25],
[36, 64]], dtype=int32)
1 | np.exp(x) |
array([[2.71828183e+00, 1.48413159e+02],
[4.03428793e+02, 2.98095799e+03]])
1 | res = np.log(x) # 默认的底数是e |
array([[0. , 1.60943791],
[1.79175947, 2.07944154]])
1 | np.exp(res) |
array([[1., 5.],
[6., 8.]])
1 | np.log10(x) |
array([[0. , 0.69897 ],
[0.77815125, 0.90308999]])
1 | np.log2(x) # 指定底数2 |
array([[0. , 2.32192809],
[2.5849625 , 3. ]])
1 | np.sign(x) # 符号函数,正数为1,负数为-1 |
array([[1, 1],
[1, 1]])
1 | np.ceil(x) # 大于该值的最小整数 |
array([[1., 5.],
[6., 8.]])
1 | np.modf(x) # 将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回 |
(array([[0., 0.],
[0., 0.]]), array([[1., 5.],
[6., 8.]]))
1 | np.add(x,y) |
array([[ 5, 12],
[11, 11]])
1 | np.subtract(x,y) # 对应x中的元素减去y中的元素 |
array([[-3, -2],
[ 1, 5]])
1 | np.divide(x,y) # 除法向下取整(丢弃余数) |
array([[0.25 , 0.71428571],
[1.2 , 2.66666667]])
1 | np.floor_divide(x,y) # 取整操作 |
array([[0, 0],
[1, 2]], dtype=int32)
1 | np.mod(x,y) # 相除求余数 |
array([[1, 5],
[1, 2]], dtype=int32)
1 | np.multiply(x,y) # 数组中的对应元素相乘 |
array([[ 4, 35],
[30, 24]])