NumPy 数组的“加减乘除”算术运算,分别对应 add()、subtract()、multiple() 以及 divide() 函数。
注意:做算术运算时,输入数组必须具有相同的形状,或者符合数组的广播规则,才可以执行运算。
下面看一组示例:
- import numpy as np
- a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)
- #数组a
- print(a)
- #数组b
- b = np.array([10,10,10])
- print(b)
- #数组加法运算
- print(np.add(a,b))
- #数组减法运算
- print(np.subtract(a,b))
- #数组乘法运算
- print(np.multiply(a,b))
- #数组除法运算
- print(np.divide(a,b))
输出结果:
下面介绍了 NumPy 中其他重要的算术运算函数。
该函数对数组中的每个元素取倒数,并以数组的形式将它们返回。
当数组元素的数据类型为整型(int)时,对于绝对值小于 1 的元素,返回值为 0,而当数组中包含 0 元素时,返回值将出现 overflow(inf) 溢出提示,示例如下:
- import numpy as np
- #注意此处有0
- a = np.array([0.25, 1.33, 1, 0, 100])
- #数组a默认为浮点类型数据
- print(a)
- #对数组a使用求倒数操作
- print (np.reciprocal(a))
- #b数组的数据类型为整形int
- b = np.array([100], dtype = int)
- print(b)
- #对数组b使用求倒数操作
- print( np.reciprocal(b) )
输出结果:
该函数将 a 数组中的元素作为底数,把 b 数组中与 a 相对应的元素作幂 ,最后以数组形式返回两者的计算结果。示例如下:
- import numpy as np
- a = np.array([10,100,1000])
- #a数组
- print ('我们的数组是;')
- #调用 power 函数
- print (np.power(a,2))
-
- b数组
- b = np.array([1,2,3])
- print (b)
- 调用 power 函数
- print (np.power(a,b))
输出结果:
返回两个数组相对应位置上元素相除后的余数,它与 numpy.remainder() 的作用相同 。
- import numpy as np
- a = np.array([11,22,33])
- b = np.array([3,5,7])
- #a与b相应位置的元素做除法
- print( np.mod(a,b))
- #remainder方法一样
- print(np.remainder(a,b))
输出结果:
NumPy 提供了诸多处理复数类型数组的函数,主要有以下几个:
示例如下所示:
- import numpy as np
- a = np.array([-5.6j, 0.2j, 11. , 1+1j])
- print(a)
- #real()
- print np.real(a)
- #imag()
- print np.imag(a)
- #conj()
- print np.conj(a)
- #angle()
- print np.angle(a)
- #angle() 带参数deg
- print np.angle(a, deg = True)
输出结果: