python - ufunc function - numpy berechnung

NumPy "Universal Function" (ufunc)
· Funktionen auf Elementebene: Führen Sie Operationen für jedes Element im
Array aus. · Funktionen auf Array-Ebene: statistische Funktionen, Funktionen wie Aggregate, Summation, Durchschnitt usw.

---

Berechnen Sie den Absolutwert abs

import numpy as np
arr = np.array([5,2,0,-1,-3,-1,-4])
np.abs(arr)
#array([5, 2, 0, 1, 3, 1, 4])

Berechnen Sie das Quadrat jedes Elements

np.square(arr)
#array([25,  4,  0,  1,  9,  1, 16], dtype=int32)

Quadratwurzel jedes Elements

np.sqrt(arr)

Exponent basierend auf e (E hoch X)

np.exp(arr)

Logarithmus zur Basis e

np.log(arr)
np.log10(arr)
np.log2(arr)

Gibt das Vorzeichen jedes Elements zurück

np.sign(arr)

Sortieren (standardmäßig aufsteigend) sortieren

np.sort(arr)

#多维数组排序
arr.sort(axis=1)

Entfernen Sie doppelte Elemente

arr=np.array([5.2,-0.1,3,14])
np.unique(arr)

Verbesserung / Inzahlungnahme

np.ceil(arr)
np.floor(arr)

Rundung

np.rint(arr)

Dezimale Ganzzahltrennung

np.modf(arr)

Trigonometrische Funktion

np.tan(arr)
np.cos(arr)
np.sin(arr)

Summe

np.sum(arr)

Durchschnittlich

np.mean(arr)

Standardabweichung

np.std(arr)

Varianz

np.var(arr)

Min / Max-Wert und Index

np.min(arr)
np.max(arr)
np.argmaxin(arr)
np.argmax(arr)

Kumulative Summe / Produkt von Array-Elementen

np.cumsum(arr)
np.cumprod(arr)

---

Matrix - Operationen numpy.linalg

Gibt die diagonalen Elemente der Matrix zurück

np.diag(a)

Diagonale Elemente und

np.trace(a)

Berechnen Sie die Matrixdeterminante

np.linalg.det(a)

Matrix invers

np.linalg.inv(a)

Matrix dot

Produkt np.dot (a, aT)