15 funciones aritméticas de la biblioteca Python Numpy

15 funciones aritméticas

a = np.arange(9,dtype = np.float).reshape(3, 3)
b = np.array([10, 10, 10])
print('第一个数组')
print(a)
print('第二个数组')
print(b)

Además

print(np.add(a, b))
# 或
print(a + b)

Resta

print(np.subtract(b, a))
# 或
print(b - a)

Uso del parámetro out

y = np.empty((3, 3))
np.multiply(a, 10, out = y)
print(y)

Funciones matematicas

a = np.array([0, 30, 60, 90])
print(np.sin(a))

alrededor; techo; piso redondeado

a = np.array([1.0, 4.55, 123, 0.567, 25.532])
print('around:', np.around(a))
print('ceil', np.ceil(a))
print('floor', np.floor(a))

Función estadística

a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print('原来的数组')
print(a)
print(np.power(a, 2))

x = np.arange(5)
y = np.arange(10)
np.power(2, x, out = y[:5])
print(y)

mediana La mediana de una matriz unidimensional

a = np.array([4, 3, 2, 5, 2, 1])
print(np.median(a))

a = np.array([4, 3, 2, 5, 2])
print(np.median(a))

Mediana en una matriz bidimensional, necesita especificar ejes eje

a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(a)
print('垂直方向', np.median(a, axis = 0))
print('水平方向', np.median(a, axis = 1))

malvado

#一维数组
a = np.array([4, 3, 2, 5, 2])
print(np.mean(a))

#二维数组 axis指定轴求平均
a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
print(a)
print('axis = 0 垂直方向', np.mean(a, axis = 0))
print('axis = 0 水平方向', np.mean(a, axis = 1))

suma(); max (); min ()

a = np.array([4, 3, 2, 5, 2])
print('max:', np.max(a))
print('sum:', np.sum(a))
print('min:', np.min(a))

# argmax(); argmin() 返回的是值的下标
print('argmax:', np.argmax(a))
print('argmin:', np.argmin(a))
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