做装修的网站有哪些内容,网站运营优化培训,潍坊专科院校,宁夏建设厅网站公示Python NumPy 中级教程#xff1a;通用函数#xff08;ufuncs#xff09;
NumPy 中的通用函数#xff08;ufuncs#xff09;是一种能够对数组进行元素级操作的函数#xff0c;支持数组的快速、逐元素的操作#xff0c;是进行数据处理的关键工具之一。在本篇博客中…Python NumPy 中级教程通用函数ufuncs
NumPy 中的通用函数ufuncs是一种能够对数组进行元素级操作的函数支持数组的快速、逐元素的操作是进行数据处理的关键工具之一。在本篇博客中我们将深入介绍 NumPy 中的通用函数包括基本的ufuncs操作、多数组操作、聚合操作等并通过实例演示如何灵活运用这些功能。
1. 安装 NumPy
确保你已经安装了 NumPy。如果尚未安装可以使用以下命令
pip install numpy2. 导入 NumPy 库
在使用 NumPy 进行通用函数操作之前导入 NumPy 库
import numpy as np3. 通用函数的基本操作
3.1 一元通用函数
# 一元通用函数平方根
arr np.array([1, 4, 9, 16, 25])
sqrt_arr np.sqrt(arr)3.2 二元通用函数
# 二元通用函数相加
arr1 np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 np.array([10, 20, 30, 40, 50])
add_arr np.add(arr1, arr2)4. 通用函数的多数组操作
# 多数组操作最大值
arr1 np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 np.array([5, 4, 3, 2, 1])
max_arr np.maximum(arr1, arr2)5. 通用函数的聚合操作
# 聚合操作求和
arr np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum_result np.sum(arr)6. 通用函数的返回多个数组
# 返回多个数组divmod 函数
arr1 np.array([10, 20, 30, 40, 50])
arr2 np.array([3, 5, 7, 9, 11])
quotient, remainder np.divmod(arr1, arr2)7. 通用函数的逻辑操作
# 逻辑操作greater 函数
arr1 np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 np.array([2, 2, 2, 2, 2])
greater_result np.greater(arr1, arr2)8. 通用函数的数学函数
# 数学函数log 函数
arr np.array([1, 10, 100, 1000, 10000])
log_result np.log10(arr)9. 通用函数的三角函数
# 三角函数sin 函数
arr np.array([0, np.pi/2, np.pi])
sin_result np.sin(arr)10. 通用函数的比较操作
# 比较操作greater_equal 函数
arr1 np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 np.array([2, 2, 2, 2, 2])
greater_equal_result np.greater_equal(arr1, arr2)11. 通用函数的统计函数
# 统计函数mean 函数
arr np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_result np.mean(arr)12. 通用函数的特殊函数
# 特殊函数gamma 函数
arr np.array([1, 2, 3, 4, 5])
gamma_result np.gamma(arr)13. 总结
通过学习以上 NumPy 中的通用函数你可以更灵活地进行数组元素级的操作支持一元通用函数、二元通用函数、多数组操作、聚合操作等。这些功能在数据处理和科学计算中都起到了重要的作用。希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的通用函数。
