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在 NumPy 中#xff0c;主要有五种方法来舍入小数#xff1a;
截断
去除小数部分#xff0c;并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。
示例#xff1a;
import numpy as nparr np.trunc([-3.1666, 3.6667])print(arr)相同的示例#xff0c;使…舍入小数
在 NumPy 中主要有五种方法来舍入小数
截断
去除小数部分并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。
示例
import numpy as nparr np.trunc([-3.1666, 3.6667])print(arr)相同的示例使用 fix()
import numpy as nparr np.fix([-3.1666, 3.6667])print(arr)四舍五入
around() 函数在数字大于或等于 5 时将前面的数字或小数部分加 1。
例如将数字四舍五入到 1 个小数位3.16666 是 3.2。
示例
import numpy as nparr np.around(3.1666, 2)print(arr)向下取整
floor() 函数将小数舍入到最接近的较低整数。
例如3.166 的 floor 是 3。
示例
import numpy as nparr np.floor([-3.1666, 3.6667])print(arr)向上取整
ceil() 函数将小数舍入到最接近的较高整数。
例如3.166 的 ceil 是 4。
示例
import numpy as nparr np.ceil([-3.1666, 3.6667])print(arr)NumPy 对数
NumPy 提供了在底数为 2、e 和 10 的情况下执行对数运算的函数。
我们还将探讨如何通过创建自定义的 ufunc 来以任意底数取对数。
如果无法计算对数所有的对数函数都会在元素中放置 -inf 或 inf。
底数为 2 的对数
使用 log2() 函数执行底数为 2 的对数运算。
示例
import numpy as nparr np.arange(1, 10)print(np.log2(arr))注意arange(1, 10) 函数返回一个从 1包括到 10不包括的整数数组。
底数为 10 的对数
使用 log10() 函数执行底数为 10 的对数运算。
示例
import numpy as nparr np.arange(1, 10)print(np.log10(arr))自然对数即底数为 e 的对数
使用 log() 函数执行底数为 e 的对数运算。
示例
import numpy as nparr np.arange(1, 10)print(np.log(arr))任意底数的对数
NumPy 不提供任意底数的对数函数所以我们可以使用 frompyfunc() 函数结合内置函数 math.log()它有两个输入参数和一个输出参数
示例
from math import log
import numpy as npnplog np.frompyfunc(log, 2, 1)print(nplog(100, 15))NumPy 求和
求和和加法有什么区别
加法是在两个参数之间进行操作而求和是在 n 个元素上进行操作。
示例
import numpy as nparr1 np.array([1, 2, 3])
arr2 np.array([1, 2, 3])newarr np.add(arr1, arr2)print(newarr)返回[2 4 6]
示例
对 arr1 和 arr2 中的值进行求和
import numpy as nparr1 np.array([1, 2, 3])
arr2 np.array([1, 2, 3])newarr np.sum([arr1, arr2])print(newarr)返回12
沿轴求和
如果指定 axis1则 NumPy 将对每个数组中的数字进行求和。
示例
在以下数组上沿第一个轴执行求和
import numpy as nparr1 np.array([1, 2, 3])
arr2 np.array([1, 2, 3])newarr np.sum([arr1, arr2], axis1)print(newarr)返回[6 6]
累积求和
累积求和意味着部分地对数组中的元素进行相加。
例如[1, 2, 3, 4] 的部分和将是 [1, 12, 123, 1234] [1, 3, 6, 10]。
使用 cumsum() 函数执行部分求和。
示例
在以下数组中执行累积求和
import numpy as nparr np.array([1, 2, 3])newarr np.cumsum(arr)print(newarr)返回[1 3 6]
NumPy 乘积
要找到数组中元素的乘积使用 prod() 函数。
示例
import numpy as nparr np.array([1, 2, 3, 4])x np.prod(arr)print(x)返回24因为 1*2*3*4 24
示例
找到两个数组中元素的乘积
import numpy as nparr1 np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 np.array([5, 6, 7, 8])x np.prod([arr1, arr2])print(x)返回40320因为 1*2*3*4*5*6*7*8 40320
沿轴的乘积
如果指定 axis1则 NumPy 将返回每个数组的乘积。
示例
在以下数组上沿第一个轴执行乘积
import numpy as nparr1 np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 np.array([5, 6, 7, 8])newarr np.prod([arr1, arr2], axis1)print(newarr)返回[24 1680]
累积乘积
累积乘积意味着部分地进行乘法。
例如[1, 2, 3, 4] 的部分乘积是 [1, 1*2, 1*2*3, 1*2*3*4] [1, 2, 6, 24]
使用 cumprod() 函数执行部分乘积。
示例
对以下数组中所有元素进行累积乘积
import numpy as nparr np.array([5, 6, 7, 8])newarr np.cumprod(arr)print(newarr)返回[5 30 210 1680]
最后
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