numpy通用函数：快速的逐元素数组函数

已于 2024-01-22 10:31:17 修改
阅读量820 收藏 2
点赞数 1
分类专栏： Python编程掌握指南 文章标签： numpy python 数据分析
于 2023-01-19 10:12:56 首次发布
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_66106755/article/details/128725396
版权

前言:

在现代数据科学和数值计算中，数组操作是不可或缺的一部分。而NumPy作为Python中最受欢迎的科学计算库之一，为我们提供了强大的工具，使得数组操作变得高效而简单。在这个过程中，NumPy通用函数（ufuncs）脱颖而出，成为加速逐元素数组操作的利器。

NumPy通用函数不仅仅是速度的象征，它们还提供了一种优雅而灵活的方式来处理元素级运算。本文将深入探讨NumPy通用函数，揭示它们在数组操作中的巧妙之处，并演示如何通过它们轻松实现快速的逐元素数组函数。

让我们一起探索这个引人入胜的主题，解锁NumPy通用函数的奥秘，为你的数据科学和数值计算之旅注入新的活力。

NumPy通用函数：快速的逐元素数组函数

NumPy是Python中重要的数值计算库，提供了强大的数组操作和广播功能。其中，NumPy通用函数（Universal Functions，简称ufunc）是一种能够对数组中的每个元素进行快速操作的函数。它能够实现高效的逐元素计算，让我们能够轻松地对整个数组进行数学、逻辑和三角等操作，而无需使用显式的循环。

为什么要使用NumPy通用函数？

NumPy通用函数是NumPy库中的核心功能之一，它能够显著提高数组计算的效率。在Pyt

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
numpy教程：Universal Functions 通用函数 伪随机数
Cachel Wood的博客
11-08 202
本函数是实现a除以b，然后返回商与余数的元组。如果两个参数a,b都是整数，那么会采用整数除法，结果相当于（a//b, a % b)。如果a或b是浮点数，相当于（math.floor(a/b), a%b)。可以把一些简单的函数做快速的向量化封装，输入时一个以上的标量，输出也是一个以上的标量。提供了很多生成随机数的函数，可以选择生成符合某种概率分布的随机数。能保存多个数组，还可以指定数组对应的关键字，不过是未压缩的。在生成大量样本方法，是全局的，如果想要避免全局状态，可以用。计算的是X和X的转置的矩阵乘法。
NumPy 基本操作(数组的通用函数：快速的逐元素数组函数)
weixin_38477351的博客
06-09 1287
通用函数：快速的逐元素数组函数 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。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。 一、一元通用函数： 函数名 描述 abs、fabs 逐元素地计算整数、浮点数或复数的绝对值 sqrt 计算每个元素的平方根（与 arr ** 0.5相等） square ...
NumPy学习（2、快速地逐元素数组函数）
Cyber的博客
04-07 1705
import numpy as np '''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。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''' # arr = np.arange(10) # print(np.sqrt(arr)) #求根号 # print(np.exp(arr)) #求e的指数次幂 ...
Python np.vectorize函数介绍
最新发布
qq_27390023的博客
03-28 564
 np.vectorize 是 NumPy 提供的一个 用于将标量函数（scalar function）向量化 的工具，使其可以作用于 NumPy 数组，类似于 通用函数（ufunc） 的行为。
Numpy Math functions
weixin_42730667的博客
09-23 409
Numpy 提供了丰富的数学函数，支持常用数学表达式，官方资料为：https://numpy.org/doc/1.17/reference/routines.math.html 主要分为Trigonometric functions, Hyperbolic, Rounding, sum等几个部分 Trigonometric functions Function Para Desc...
NumPy 通用函数——《Python数学函数库NumPy》
Python老吕的博客
05-21 1217
虽然NumPy提供了大量的内置通用函数，但有时我们可能需要执行特定的操作，这些操作可能不是NumPy直接提供的。在这种情况下，我们可以使用NumPy的函数来创建自定义的通用函数。函数将一个只接受标量输入的函数转换成一个可以接受数组输入的通用函数。这样，我们就可以在数组级别上调用这个函数，并利用矢量化操作的优势。下面是一个使用# 定义一个只接受标量输入的函数if x > 0:else:return -x# 使用np.vectorize()将标量函数转换为通用函数。
在numpy中，对数组或矩阵中的每个元素，进行函数计算
热门推荐
Hawkin的博客
12-06 2万+
在numpy中，对数组或矩阵中的每个元素，进行函数计算 2019年12月6日 数据分析日记 今天学到了一个利用自建函数，对numpy矩阵种元素进行计算的新招 假设有一个数组或矩阵： (0110) \left( \begin{array}{ccc} 0 & 1 \\ 1 & 0 \\ \end{array} \right) (01​10​) 需对其中每个元素输入函数： F(x)=44...
numpy 通用函数
01-21
numpy 通用函数数组形状：.T/.reshape()/.resize().T.reshape().resize()copy()：数组的复制.astype()：数组类型转换数组堆叠(参数使用元祖)数组拆分数组简单运算 数组形状：.T/.reshape()/.resize() .T 转置，一维...
1.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象
Rolty的博客
11-08 676
1. NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy （Numeriacal  /njuː'merɪk(ə)l/  Python）是高性能科学计算和数据分析的基础包。 它是几乎所有高级工具的构建基础，其部分功能如下： Ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环） 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映...
Python数据分析 | (12)通用函数：快速的元素级数组函数
sdu_hao的博客
01-14 2010
本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python数据分析系列笔记基于:利用Python进行数据分析(第2版)   目录 1.通用函数ufunc 2.通用函数ufunc高级应用 3.用Numba编写快速NumPy函数 1.通用函数ufunc 通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数(接受一个或多个标量值，并...
006-NumPy functions by category
sone 的博客
01-08 200
文章目录NumPy functions by category NumPy functions by category 待续。。。
numpy库学习笔记二——通用函数:快速的逐元素数组函数
qq_53226437的博客
02-15 782
通用函数：快速的逐元素数组函数 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.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： In [49]: arr = np.arange(10) In [50]: np.sqrt(arr) Out[50]: array([0. , 1. , 1.41421356, 1.73205081
numpy快速入门(常用操作)
cc_suuif的博客
06-11 437
numpy快速入门numpy快速入门创建array打印array基本运算通用函数数组的shape操作数组叠加分割数组数组的副本与视图 numpy快速入门 在numpy中dimensions are called axes（阵列维度成为轴axes），axes中的每一个轴成为axis，每个axis可以有不同的长度 e.g. [[1, 0, 0], [0, 1, 2]] 其中，axes=2，fi...
NumPy常见的元素操作函数
dnu50081的博客
02-23 570
ceil(): 向上最接近的整数，参数是 number 或 array floor(): 向下最接近的整数，参数是 number 或 array rint(): 四舍五入，参数是 number 或 array isnan(): 判断元素是否为 NaN(Not a Number)，参数是 number 或 array multiply(): 元素相乘，参数是 number 或 ...
python科学计算之numpy——ufunc函数
南极企鹅
11-15 1万+
写在前面ufunc是universal function的缩写，意思是这些函数能够作用于narray对象的每一个元素上，而不是针对narray对象操作，numpy提供了大量的ufunc的函数。这些函数在对narray进行运算的速度比使用循环或者列表推导式要快很多，但请注意，在对单个数值进行运算时，python提供的运算要比numpy效率高。四则运算numpy提供的四则ufunc有如下一些： n
Numpy的元素操作
xiaoyang01234的博客
09-17 492
在使用insert添加元素时，添加的元素只能有两种情况，要不就是添加一个元素，要不添加一个数组，数组中的元素数量，一定是和列数或者行数是相等的情况，才可以添加，否则就会报错。当数组元素的数据类型为整型（int）时，对于绝对值大于 1 的元素，返回值为 0，而当数组中包含 0 元素时，返回值将出现 overflow（inf） 溢出提示。# axis：默认为 None，返回的是一维数组；((1-3)**2+(2-3)**2+(3-3)**2+(4-3)**2+(5-3)**2)/5=2，方差为2。
python 对数组（numpy, pandas, list）中的每个元素进行操作
花间一壶酒的博客
11-16 9051
numpy中使用apply_along_axis: numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) In [23]: b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]]) In [24]: np.apply_along_axis(sorted, 1, b) Out[24]: array([[1, 7, 8], [3, 4, 9], [2, 5, 6]]) 在pandas中使用
python numpy教程_机器学习入门--这可能python全网最好的numpy教程了
weixin_39574287的博客
11-22 215
首先说明，文章不是我写的，国外地址如下：学 Python 尤其是机器学习，最基础的 NumPy 用法必须得熟悉。网上这方面的教程不少，但基本都前篇一律，枯燥罗列代码，而数组和矩阵本身是有些抽象的，这样难以理解。今天给各位介绍一个由国外大神制作的 NumPy 可视化教程，直观地介绍 NumPy 的各种用法，很容易就能理解。话不多说，一睹为快。数组先来介绍最基础的一维数组。创建数组np.array()...
Python学习 Day69 numpy元素操作 01
ShengXIABai的博客
11-07 747
numpy元素操作 一、切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组 冒号 : 的解释 如果只放置一个参数，如 [2]，将返回与该索引相对应的单个元素。如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则
NumPy使用详解：数组对象与通用函数
"Numpy参考指南，英文版，涵盖了Numpy库中的数组对象、通用函数等多个主题，由NumPy社区编写，适用于版本1.9.0。" Numpy是Python科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象以及对这些数组进行操作的工具。这...
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

打赏作者

老虎也淘气

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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