NumPy - 算數(shù)運(yùn)算

用于執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算(如add()，subtract()，multiply()和divide())的輸入數(shù)組必須具有相同的形狀或符合數(shù)組廣播規(guī)則。

示例

import numpy as np 
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)  
print  '第一個(gè)數(shù)組：'  
print a 
print  '\n'  
print  '第二個(gè)數(shù)組：' 
b = np.array([10,10,10])  
print b 
print  '\n'  
print  '兩個(gè)數(shù)組相加：'  
print np.add(a,b)  
print  '\n'  
print  '兩個(gè)數(shù)組相減：'  
print np.subtract(a,b)  
print  '\n'  
print  '兩個(gè)數(shù)組相乘：'  
print np.multiply(a,b)  
print  '\n'  
print  '兩個(gè)數(shù)組相除：'  
print np.divide(a,b)

輸出如下：

第一個(gè)數(shù)組：
[[ 0. 1. 2.]
 [ 3. 4. 5.]
 [ 6. 7. 8.]]

第二個(gè)數(shù)組：
[10 10 10]

兩個(gè)數(shù)組相加：
[[ 10. 11. 12.]
 [ 13. 14. 15.]
 [ 16. 17. 18.]]

兩個(gè)數(shù)組相減：
[[-10. -9. -8.]
 [ -7. -6. -5.]
 [ -4. -3. -2.]]

兩個(gè)數(shù)組相乘：
[[ 0. 10. 20.]
 [ 30. 40. 50.]
 [ 60. 70. 80.]]

兩個(gè)數(shù)組相除：
[[ 0. 0.1 0.2]
 [ 0.3 0.4 0.5]
 [ 0.6 0.7 0.8]]

讓我們現(xiàn)在來討論 NumPy 中提供的一些其他重要的算術(shù)函數(shù)。

numpy.reciprocal()

此函數(shù)返回參數(shù)逐元素的倒數(shù)，。 由于 Python 處理整數(shù)除法的方式，對(duì)于絕對(duì)值大于 1 的整數(shù)元素，結(jié)果始終為 0， 對(duì)于整數(shù) 0，則發(fā)出溢出警告。

示例

import numpy as np 
a = np.array([0.25,  1.33,  1,  0,  100])  
print  '我們的數(shù)組是：'  
print a 
print  '\n'  
print  '調(diào)用 reciprocal 函數(shù)：'  
print np.reciprocal(a)  
print  '\n' 
b = np.array([100], dtype =  int)  
print  '第二個(gè)數(shù)組：'  
print b 
print  '\n'  
print  '調(diào)用 reciprocal 函數(shù)：'  
print np.reciprocal(b)

輸出如下：

我們的數(shù)組是：                                                               
[   0.25    1.33    1.      0.    100.  ]                                     

調(diào)用 reciprocal 函數(shù)：                                         
main.py:9: RuntimeWarning: divide by zero encountered in reciprocal           
  print np.reciprocal(a)                                                      
[ 4.         0.7518797  1.               inf  0.01     ]                      

第二個(gè)數(shù)組：                                                      
[100]                                                                         

調(diào)用 reciprocal 函數(shù)：                                        
[0]

numpy.power()

此函數(shù)將第一個(gè)輸入數(shù)組中的元素作為底數(shù)，計(jì)算它與第二個(gè)輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的冪。

import numpy as np 
a = np.array([10,100,1000])  
print  '我們的數(shù)組是；'  
print a 
print  '\n'  
print  '調(diào)用 power 函數(shù)：'  
print np.power(a,2)  
print  '\n'  
print  '第二個(gè)數(shù)組：' 
b = np.array([1,2,3])  
print b 
print  '\n'  
print  '再次調(diào)用 power 函數(shù)：'  
print np.power(a,b)

輸出如下：

我們的數(shù)組是；                                                              
[  10  100 1000]                                                              

調(diào)用 power 函數(shù)：                                                    
[    100   10000 1000000]                                                     

第二個(gè)數(shù)組：                                                              
[1 2 3]                                                                       

再次調(diào)用 power 函數(shù)：                                              
[        10      10000 1000000000]

numpy.mod()

此函數(shù)返回輸入數(shù)組中相應(yīng)元素的除法余數(shù)。 函數(shù)numpy.remainder()也產(chǎn)生相同的結(jié)果。

import numpy as np 
a = np.array([10,20,30]) 
b = np.array([3,5,7])  
print  '第一個(gè)數(shù)組：'  
print a 
print  '\n'  
print  '第二個(gè)數(shù)組：'  
print b 
print  '\n' 
print  '調(diào)用 mod() 函數(shù)：'  
print np.mod(a,b)  
print  '\n'  
print  '調(diào)用 remainder() 函數(shù)：'  
print np.remainder(a,b)

輸出如下：

第一個(gè)數(shù)組：
[10 20 30]

第二個(gè)數(shù)組：
[3 5 7]

調(diào)用 mod() 函數(shù)：                                                     
[1 0 2]

調(diào)用 remainder() 函數(shù)：                                              
[1 0 2]

以下函數(shù)用于對(duì)含有復(fù)數(shù)的數(shù)組執(zhí)行操作。

• numpy.real() 返回復(fù)數(shù)類型參數(shù)的實(shí)部。

• numpy.imag() 返回復(fù)數(shù)類型參數(shù)的虛部。

• numpy.conj() 返回通過改變虛部的符號(hào)而獲得的共軛復(fù)數(shù)。

• numpy.angle() 返回復(fù)數(shù)參數(shù)的角度。 函數(shù)的參數(shù)是degree。 如果為true，返回的角度以角度制來表示，否則為以弧度制來表示。

import numpy as np 
a = np.array([-5.6j,  0.2j,  11.  ,  1+1j])  
print  '我們的數(shù)組是：'  
print a 
print  '\n'  
print  '調(diào)用 real() 函數(shù)：'  
print np.real(a)  
print  '\n'  
print  '調(diào)用 imag() 函數(shù)：'  
print np.imag(a)  
print  '\n'  
print  '調(diào)用 conj() 函數(shù)：'  
print np.conj(a)  
print  '\n'  
print  '調(diào)用 angle() 函數(shù)：'  
print np.angle(a)  
print  '\n'  
print  '再次調(diào)用 angle() 函數(shù)(以角度制返回)：'  
print np.angle(a, deg =  True)

輸出如下：

我們的數(shù)組是：
[ 0.-5.6j 0.+0.2j 11.+0.j 1.+1.j ]

調(diào)用 real() 函數(shù)：
[ 0. 0. 11. 1.]

調(diào)用 imag() 函數(shù)：
[-5.6 0.2 0. 1. ]

調(diào)用 conj() 函數(shù)：
[ 0.+5.6j 0.-0.2j 11.-0.j 1.-1.j ]

調(diào)用 angle() 函數(shù)：
[-1.57079633 1.57079633 0. 0.78539816]

再次調(diào)用 angle() 函數(shù)(以角度制返回)：
[-90. 90. 0. 45.]