numpy.power()

已于 2022-03-04 11:23:43 修改
阅读量1.2k 收藏 3
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python 文章标签： python np.power
于 2022-03-04 11:10:47 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/qq_34035425/article/details/123271792
本文详细介绍numpy.power()函数，包括计算数字和数字、数字和列表、列表和数字以及列表与列表的次方操作，帮助理解并掌握Python中高效的数据次方计算技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

numpy.power(x,y)

作用： 计算x的y次方

import numpy as np



print(np.power(2, [2,3,4])) #[ 4 8 16]
print(np.power([2,3], [3,4])) # [ 8 81]
  1. x,y都为数字
    计算x的y次方，返回一个数字
print(np.power(2, 3)) # 计算2的3次方  结果为8
  1. x为列表，y为数字
    计算x中每个元素的y次方，返回列表
print(np.power([2,3,4], 3)) # 分别求 2， 3， 4 的 3 次方，结果为：[ 8 27 64]
  1. x为数字，y为列表
    计算x的每个y元素次方，返回列表
print(np.power(2, [2,3,4])) # 分别求 2的2， 3， 4 次方，结果为：[ 4 8 16]
  1. x为列表，y为列表
    计算对应下标的x与y的次方，返回列表
print(np.power([2,3], [3,4]))  # 分别求 2 的 3 次方和 3 的 4 次方，结果为：[ 8 81]
numpy.linalg.LinAlgError: 1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional
weixin_46713695的博客
09-15 3690
numpy.linalg.LinAlgError
numpy基本命令
xfd19971030的博客
10-18 2127
数据创建 1.常量 numpy.nan：空值 numpy.inf：正无穷大 numpy.pi：圆周率 numpy.e：自然常数 e 2.变量 Python 原生的数据类型相对较少， bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而，对于科学计算，通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码 日期时间： 创建时
【NumPy】深入解析numpy.power()函数
2402_83361138的博客
04-18 1511
函数作为NumPy库中的一个基础函数，为数组和矩阵的幂运算提供了高效且灵活的实现方式。当涉及大型数组或矩阵的幂运算时，使用Python内置的幂运算符可能无法满足性能和效率的要求。它利用底层硬件的并行计算能力，对输入数组中的每个元素进行幂运算，从而高效地处理大型数组或矩阵的幂运算。：在进行幂运算之前，请确保底数数组和指数数组的形状是匹配的，或者至少满足NumPy的广播机制。函数，它针对数组和矩阵的幂运算进行了优化，可以显著提高计算效率。函数，我们可以高效地处理大型数组或矩阵的幂运算，加速科学计算的进程。
numpy中的power函数
universe_1207的博客
09-12 1121
文章目录用法 用法 np.power(x,y) 计算x的y次方 根据x,y的类型分为 x：数字，y:数字 np.power(2,2) 4,2的2次方 - x：数字，y:列表 np.power(2,[1,2]) 2,4 - x：列表，y:数字 - x：列表，y:列表
（1）numpy.power
xdg15294969271的博客
09-07 951
1、作用 类似于math.pow函数的作用，但是比其更加强大。通过理解下面的三个例子体会np.power的功能 2、例子 import pandas as pd import numpy as np #让数组的每一个数都做n次幂运算 x1 = np.arange(6) print(x1) print(np.power(x1,2)) # [ 0 1 4 9 16 25] #列数和原数组一致的数组，原数组的每个元素对应的幂运算由x2数组决定 x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0,
【Numpy】深入解析numpy.power()函数
qq_38614074的博客
05-20 1153
多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。函数作为NumPy库中的一个基础函数，为数组和矩阵的平方根计算提供了高效且灵活的实现方式。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。它充分利用了底层硬件的并行计算能力，对输入数组中的每个元素进行平方根运算，从而大大提高了计算效率。函数可以处理多种数据类型的输入，但为了确保计算结果的准确性和性能，建议将输入数组的数据类型设置为浮点数（如。
[Python] numpy 之 power函数介绍和使用案例
老狼工作室的博客
01-06 2062
本文主要介绍了numpy中的power函数的使用案例。
numpy.power
07-15
`numpy.power` 是 NumPy 库中用于计算数组元素的乘方的函数。它接受两个参数，第一个参数是数组或者标量，第二个参数是幂。它返回一个数组，其中的元素是将第一个参数的每个元素都乘以幂的结果。 下面是一个例子： ...
python numpy.power的 out 参数
06-02
在 Numpy 中，`numpy.power` 函数用于对给定数组进行元素级的幂运算。它的语法如下： ```python numpy.power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, ...
#encoding=utf8 import numpy as np #计算样本间距离 def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float):x到y的距离 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# #计算质心 def cal_Cmass(data): ''' input:data(ndarray):数据样本 output:mass(ndarray):数据样本质心 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return Cmass #计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列 def sorted_list(data,Cmass): ''' input:data(ndarray):数据样本 Cmass(ndarray):数据样本质心 output:dis_list(list):排好序的样本到质心距离 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return dis_list 根据提示，在右侧编辑器 Begin-End 部分补充代码，计算样本间距离 distance(x, y, p=2) 方法： x:第一个样本的坐标 y:第二个样本的坐标 p:等于1时为曼哈顿距离，等于 2 时为欧氏距离 构造计算所有样本质心的方法 cal_Cmass(data)： data：数据样本 与将所有样本到质心距离按从小到大排序的方法 sorted_list(data,Cmass)： data：数据样本 Cmass：数据样本质心 函数说明 numpy 方法： numpy.sum(array, axis) 指定轴上数组元素累加求和。 numpy.sum([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],axis=0) [12 15 18] 其中，array 为输入数组； axis为沿axis轴元素求和，以3维数组为例，axis=0 为沿x轴累加求和，axis=1 为沿y轴累加求和。 numpy.mean(array, axis) 指定轴上数组元素计算算术平均数。 numpy.mean([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],axis=0) [4. 5. 6.] numpy.power(array, n) 返回数组元素的n次方，若n为数组，则应该与array数组形状匹配。 numpy.power([ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], [1,2,3]) [[ 1 4 27] [ 4 25 216] [ 7 64 729]] 测试说明 只需返回预测结果即可，程序内部会检测您的代码，计算正确则视为通过。如： 输入：[[2,3,4],[4,5,6],[5,6,7]] 输出：[0.5773502691896255,2.309401076758503,2.886751345948129] 输入：[[8,8,8],[7,7,7],[9,9,9]] 输出：[0.0, 1.7320508075688772, 1.7320508075688772]
最新发布
05-24
import numpy as np # 计算样本间距离 def distance(x, y, p=2): ''' input:x(ndarray):第一个样本的坐标 y(ndarray):第二个样本的坐标 p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离 output:distance(float...
python之numpy之power
千行百行的博客
04-12 906
搬运自SciPy官方：numpy.power： 统一进行幂运算 >>> x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.power(x1, 3) array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125]) 分别对应不同的指数 >>> x2 = [1.0, 2.0,...
Python中numpy.power()函数介绍
热门推荐
wk的博客
08-04 9万+
Python中numpy.power()函数介绍 power(x, y) 函数，计算 x 的 y 次方。 示例： x 和 y 为单个数字： import numpy as np print(np.power(2, 3)) 8 分析：2 的 3 次方。 x 为列表，y 为单个数字： print(np.power([2,3,4], 3)) [ 8 27 64] 分析：分别求 2，...
python numpy.power()函数的用法
lens_的博客
11-18 2万+
numpy.power()用于数组元素求n次方 numpy.power(x1, x2) ：x2可以是数字，也可以是数组，但是x1和x2的列数要相同 import numpy as np x1 = range(7) x1 Out[1]: range(0, 7) np.power(x1,2) Out[2]: array([ 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36], dtype=i...
numpy np.power()函数（多维幂运算）（平方、次方）
Dontla的博客
01-13 7491
from numpy\core\umath.py def power(x1, x2, *args, **kwargs): # real signature unknown; NOTE: unreliably restored from __doc__ """ power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind'...
理解numpy.power
漫步量化
10-22 253
numpy.power numpy.power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])=<ufunc 'power'> First array elements raised to powers from second array, element-wise. Raise each base in x1 to..
Numpy学习四：numpy.power()用法
weixin_34109408的博客
02-09 385
numpy.power(n, x) 对数组n的元素分别求x次方。x可以是数字，也可以是数组，但是n和x的列数要相同。 转载于:https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10357058.html
有关于python3.X.X中的numpy.power()函数的使用方法和细节
xinjieyuan的博客
08-04 1万+
这个函数是在求欧氏距离时候发现的，贴出自己使用时候的测试，特点： power(A,B),是求A的B次方， 注意事项： 1.A、B都是数字时候，就是求A的B次方 In [83]: a , b = 3 ,4 In [84]: np.power(a,b) ...
np.power()简要介绍
weixin_45335726的博客
01-15 6318
定义 np.power(a,b) 用法 若b为单个数字，则对a各个元素分别求b次方 若b为数组，其列数要与a相同，并求相应的次方 示例 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,6]] b1 = 3 b2 = [1,2,3] print(np.power(a,b1))#第二个参数b为单个数字 >>>[[ 1 8 27] [ 64 125 216]] print(np.power(a,b2))#第二个参数b为数组 &gt
12NumPy学习——算术函数
桀客
08-28 312
NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print ('第一个数组：') print (a) print ('\n'...
评论 1
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