numpy之通用函数

最新推荐文章于 2024-01-17 10:07:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-17 10:07:39 发布 · 325 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

文章目录

通用函数，也可以称为ufunc，是一种在ndarray数据中进行逐元素操作的函数。

1. 一元通用函数

一元通用函数是指接收一个数组并返回一个数组作为结果：

a = np.array([2, 4, 9, 16])
np.sqrt(a) # 结果：array([1.41421356, 2.        , 3.        , 4.        ])

最低0.47元/天 解锁文章
Python 领域里 NumPy 的通用函数应用
Python编程之道的博客
04-16 1453
NumPy 是 Python 科学计算的基础库，而通用函数（Universal Functions，简称 ufuncs）是 NumPy 中非常重要的组成部分。本文的目的是全面介绍 NumPy 通用函数的应用，包括其原理、操作步骤、实际应用场景等。范围涵盖了常见的一元通用函数和二元通用函数，以及如何利用它们进行高效的数组运算。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，让读者了解通用函数的基本原理；接着讲解核心算法原理和具体操作步骤，通过 Python 代码示例进行说明；
2.2 掌握 NumPy 矩阵与通用函数
我走的每一步都算数
05-08 1163
ufunc函数是针对数组进行操作的，并且都以NumPy数组作为输出，因此不需要对数组中的每一个元素都进行操作。2、使用matrix函数创建矩阵：matr2 = np.matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])3、有很多时候会根据小的矩阵创建大的矩阵，即将小矩阵组合成大矩阵。（3）如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错。（4）当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。矩阵相乘：matr1。
numpy 通用函数
lvbu89757的博客
07-30 606
通用函数 ceil floor rint abs nevigate square sqrt modf isnan ceil向上取整,floor向下取整,rint四舍五入,abs取绝对值,nevigate消极的,square平方,sqrt平方根,modf将小数部分和整数部分分开,isnan 查询是否为空 arr1=np.random.uniform(-5,10,(3,4)) print(arr1) ...
numpy常用函数
06-28
numpy常用函数，适合入门，快速使用numpy处理数据，需要有一定的python基础
NumPy 学习之通用函数
心向阳光
02-17 350
一元通用函数（元素级函数）  代码如下  import numpy as np arr_2_1 = np.array([ [1,2,3],[-1,-2,-3]]) # abs ,fabs: 求取整数，浮点数或复数的绝对值 np.abs(arr_2_1) # sqrt ：求取个元素的平方根 arr_2_2 = np.array([1,4,9]) np.sqrt(arr_2_2) # squ...
Numpy 通用函数
weixin_33704591的博客
05-04 184
frompyfunc的调用格式为frompyfunc(func, nin, nout)，其中func是计算单个元素的函数，nin是此函数的输入参数的个数，nout是此函数的返回值的个数 # 注：用frompyfunc得到的函数计算出的数组元素的类型为object，因为frompyfunc函数无法保证Python函数返回的数据类型都完全一致 1. 创建通用函数(步骤)# 定义一个python函数...
Numpy通用函数
qq_34988996的博客
08-30 866
通用函数 一元函数： 函数 描述 np.abs 绝对值 np.sqrt 开根 np.square 平方 np.exp 计算指数(e^x) np.log，np.log10，np.log2，np.log1p 求以e为底，以10为低，以2为低，以(1+x)为底的对数 np.sign 将数组中的值标签化，大于0的变成1，等于0的变成0，小于0的变成-1 np.ceil 朝着无穷大的方向取整，比如5.1会变成6，-6.3会变成-6 n
NumPy通用函数
白炎灵的博客
08-14 662
这篇博文主要是来介绍NumPy中的一些通用函数，是在ndarray数据中进行逐元素操作的函数。 一元通用函数 这部分的内容比较简单，有一点Python基础的同学就可以很容易的理解并运用。 #导入Numpy import numpy as np #生成一元数组 arr = np.arange(10) arr #计算每个元素的平方根 np.sqrt(arr) #计算每个元素的自然指数值 np.exp(...
3、Numpy中的通用函数
sinat_34461199的博客
01-17 1475
在 NumPy 中，通用函数（通常称为ufunc）是一种对 ndarray 中的数据执行元素级运算的函数。这些函数是高度优化的、快速的向量化包装器，提供了简单的方法对数组中的所有元素执行相同的操作，而不需要编写循环语句。
numpy的通用函数
Sahar_的博客
08-21 658
4、通用函数（ufunc） 4.1 一元计算函数 import numpy as np arr1 = np.random.uniform(-5,10,(3,4)) print(arr1) print('向上取整') print(np.ceil(arr1)) print('向下取整') print(np.floor(arr1)) print('四舍五入') print(np.rint(arr...
Numpy_04 通用函数
Mrzhang
09-20 662
github博客传送门 博客园传送门 numpy函数的使用 一元ufunc 开根 e次方 import numpy as np arr = np.arange(10) # 创建一个 0-9 的数组 print(arr) print(np.sqrt(arr)) # 返回一个开根后的数组 print(np.exp(arr)) # 返回一个e次方的数组 返回两个数组对应位置的最大值 impo...
Numpy-通用函数
大志的博客
05-01 352
上篇介绍了numpy的基础数据结构：ndarray，本篇介绍它的常用方法与函数。 数组形状 # .T/.reshape()/.resize() ar1 = np.arange(10) ar2 = np.ones((5,2)) print(ar1,'\n',ar1.T) print(ar2,'\n',ar2.T) print('------') # .T方法：转置，例如原shape为(3,4)/...
numpy ---通用函数
qq_43709590的博客
03-20 480
一、概念与作用 概念： 通用函数，也可以称为ufunc， 是一种在ndarray数据中进行逐元素操作的函数。 作用： 某些简单函数接收一个或多个标量数值， 并产生一个或多个标量结果， 而通用函数就是对这些简单函数的向量化封装 有很多ufunc是简单的逐元素转换，比如sqrt或exp函数： 二、常见的通用函数 三、一些例子 引入numpy import numpy as np np.sqrt() 对数组中的元素进行开平方 arr= np.arange(10) # 创建一个数组 print("原数
numpy操作方法
Outsider_Lily的博客
04-16 539
np.unique(array, return_inverse=True) np_utils.to_categorical(coded_id) np.random 随机数： rand(d0,d1,...,dn) 随机值；给定形状，生成[0,1]之间均匀分布的随机样本 np.random.rand(2，3) [[0.42085 0...
numpy通用函数
weixin_30807779的博客
04-28 153
numpy的通用函数可以对数组进行向量化操作，可以提高数组元素的重复计算的效率。 一.numpy的算数运算符都是对python内置符的封装 算数运算符 >>> import numpy as np >>> x = np.arange(4) >>> x array([0, 1, 2, 3]) >>>...
NumPy通用函数的优势
最新发布
12-27
### NumPy ufunc (通用函数) 的优势和特点 #### 1. 向量化操作提高效率 NumPy ufunc 支持向量化操作，这意味着可以在整个数组上执行运算而无需使用显式的 Python 循环。这种机制显著提高了计算速度并减少了代码复杂度[^2]。 ```python import numpy as np # 使用Python循环实现加法 def python_add(a, b): result = [] for i in range(len(a)): result.append(a[i] + b[i]) return result # 使用NumPy ufunc 实现相同功能 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) result = a + b print(result) ``` #### 2. 广播机制增强灵活性 ufunc 还具备广播特性，允许不同形状的数组之间进行按元素的操作。这使得即使两个输入数组维度不完全匹配也可以顺利完成计算任务[^3]。 ```python # 不同大小数组间的乘法通过广播完成 arr_1d = np.arange(3) arr_2d = np.ones((3, 3)) broadcasted_result = arr_1d * arr_2d print(broadcasted_result) ``` #### 3. 内置优化提升性能表现 由于这些函数是在C语言级别实现的，所以它们能够提供比纯Python更快的速度以及更低级别的硬件资源访问能力。此外，许多常见的数学运算已经被高度优化过，在处理大规模数据集时尤为明显[^1]。 #### 4. 方便的数据类型转换支持 当涉及到不同类型之间的混合运算时，NumPy会自动尝试将较低精度类型的数值升级到较高精度类型来确保准确性。这一过程对于开发者来说几乎是透明化的，从而简化了编程流程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值