Python通用函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組計(jì)算的方法
更新時(shí)間：2019年06月13日 16:16:16 作者：Geeksongs
數(shù)組的運(yùn)算可以進(jìn)行加減乘除，同時(shí)也可以將這些算數(shù)運(yùn)算符進(jìn)行任意的組合已達(dá)到效果。這篇文章主要介紹了Python通用函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組計(jì)算的代碼，非常不錯(cuò)，具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友參考下吧
一.數(shù)組的運(yùn)算
數(shù)組的運(yùn)算可以進(jìn)行加減乘除，同時(shí)也可以將這些算數(shù)運(yùn)算符進(jìn)行任意的組合已達(dá)到效果。
>>> x=np.arange(5) >>> x array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> x=5 >>> x=np.arange(5) >>> x+5 array([5, 6, 7, 8, 9]) >>> x-5 array([-5, -4, -3, -2, -1]) >>> x*2 array([0, 2, 4, 6, 8]) >>> x/2 array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. ]) >>> x//2 array([0, 0, 1, 1, 2], dtype=int32)
二.絕對(duì)值的運(yùn)算
一共有三種方法，第一種方法是直接利用不是NumPy庫(kù)的abs函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，第二種和第三種方法則是利用numpy庫(kù)的abs函數(shù)和absolute函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算。如下所示：
>>> x=np.array([1,2,3,-4,-5,-6]) >>> x array([ 1, 2, 3, -4, -5, -6]) >>> abs(x) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.abs(x) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.absolute(x) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
三.三角函數(shù)的運(yùn)算
首先定義一個(gè)a的np當(dāng)中的array對(duì)象，然后再進(jìn)行運(yùn)算：
>>> a array([0. , 1.57079633, 3.14159265]) >>> np.sin(a) array([0.0000000e+00, 1.0000000e+00, 1.2246468e-16]) >>> np.cos(a) array([ 1.000000e+00, 6.123234e-17, -1.000000e+00]) >>> np.tan(a) array([ 0.00000000e+00, 1.63312394e+16, -1.22464680e-16])
四.指數(shù)和對(duì)數(shù)的運(yùn)算
指數(shù)的運(yùn)算：
>>> x=[1,2,3] >>> x [1, 2, 3] >>> np.exp(x) array([ 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692]) >>> np.exp2(x) array([2., 4., 8.]) np.power(3,x) array([ 3, 9, 27], dtype=int32)
對(duì)數(shù)的運(yùn)算：
>>> np.log(x) array([0. , 0.69314718, 1.09861229]) >>> np.log2(x) array([0. , 1. , 1.5849625]) >>> x [1, 2, 3] >>> np.log10(x) array([0. , 0.30103 , 0.47712125])
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的Python通用函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)組計(jì)算的方法，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)歡迎給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的！
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