NumPy算术运算

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。

numpy.reciprocal()

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：

numpy.power()

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：

numpy.mod()

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：

复数数组处理函数

NumPy 提供了诸多处理复数类型数组的函数，主要有以下几个：

• numpy.real() 返回复数数组的实部；
• numpy.imag() 返回复数数组的虚部；
• numpy.conj() 通过更改虚部的符号，从而返回共轭复数；
• numpy.angle() 返回复数参数的角度，该函数的提供了一个 deg 参数，如果  deg=True，则返回的值会以角度制来表示，否则以以弧度制来表示。

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：