numpy 通用函数

这篇博客介绍了numpy库中的通用函数,包括ceil、floor、rint、abs、negate、square、sqrt、modf和isnan等,分别用于向上取整、向下取整、四舍五入、计算绝对值、取负值、求平方、开平方根、分离小数和整数部分以及检查数值是否为空。

通用函数

导包import numpy as np

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)
print('ceil')
print(np.ceil(arr1))
print('floor')
print(np.floor(arr1))
print('rint')
print(np.rint(arr1))
print('abs')
print(np.abs(arr1))
print('negative')
print(np.negative(arr1))
print('square')
print(np.square(arr1))
print('sqrt')
print(np.sqrt(np.abs(arr1)))
print('modf')
print(np.modf(arr1))
print(np.modf(arr1)[0])
print(np.modf(arr1)[1])
print('isnan')
print(np.isnan(arr1))

输出结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

### 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。
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