运算函数

NumPy 提供了一系列运算函数，用于对数组进行元素级别的操作。

一、加减乘除

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 加
print(np.add(a, b))
# 减
print(np.subtract(a, b))
# 乘
print(np.multiply(a, b))
# 除
print(np.divide(a, b))

[5, 7, 9]
[-3, -3, -3]
[4, 10, 18]
[0.25, 0.4, 0.5]

二、指数运算

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

result = numpy.power(arr, 2)

print(result)

[1, 4, 9]

三、与标量运算

数组中的每一个元素都与标量进行运算。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

result = a + 5
print(result)

[6, 7, 8]

四、近似函数

• np.around 用于将数组中的值四舍五入到给定的小数位数。
• np.ceil 用于将数组中的值向上取整到最近的整数。
• np.floor 用于将数组中的值向下取整到最近的整数。

import numpy as np

arr = np.array([1.234, 2.567, 3.624])

print(np.around(arr)) # 不保留小数
print(np.around(arr, decimals=2)) # 保留两位小数
print(np.ceil(arr))
print(np.floor(arr))

[1. 3. 4.]
[1.23 2.57 3.62]
[2. 3. 4.]
[1. 2. 3.]

五、三角函数

NumPy 提供了丰富的三角函数，如 正弦余弦等。使用起来也非常的简单。

需要注意的是参数为弧度，不是角度。

angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi])
result = np.sin(angles) 
result = np.cos(angles) 
result = np.tan(angles) 

[0.         0.70710678 0.8660254 ]
[1.         0.70710678 0.5       ]
[0.         1.         1.73205081]