numpy ，math 连接

最新推荐文章于 2024-05-20 12:27:55 发布

qq_41670196

最新推荐文章于 2024-05-20 12:27:55 发布

阅读量234

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41670196/article/details/79148980

本文档提供了Python基本数学操作及NumPy库使用指南，包括如何利用NumPy进行高效科学计算，特别是对数计算等功能介绍。此外还涉及Python教程资源及Linux中别名、提示符和脚本的基础知识。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

http://scipy.github.io/old-wiki/pages/Numpy_Example_List

https://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming/Basic_Math

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.log2.html

https://sandilands.info/sgordon/aliases-prompts-and-scripting-in-linux

https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

https://www.ics.uci.edu/~brgallar/week2_1.html ###python readfile line.strip()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

qq_41670196

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

数据分析之python数据计算方法汇总(math|numpy|pandas)

ISIS7Protessional的博客

05-13

3779

简介与创建、基础查询操作、索引与切片、排序、分组、合并、数值运算、数据清洗、文件读写

NumPy和Pandas的优势和使用场景

最新发布

weixin_67651159的博客

10-12

1320

NumPy和Pandas的优势和使用场景

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

NumPy-快速处理数据

bbbeoy的专栏

06-10

929

http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html#ndarray 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CP

数据分析之python数据计算方法上篇(math|numpy)

ISIS7Protessional的博客

05-11

1049

本文介绍用于python数据计算的两个库 math、numpy。下篇将介绍pandas。一、math库数据分析常用函数： import math math.ceil(a) #向上取整 math.floor(a) #向下取整 math.e #e值 math.exp(a) #e的a次方 math.fabs(a) #a的绝对值 math.log10(100) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(100,10) # 2.0, 100以10为底的对数 math.log(math.e) # .

numpy和math下log

weixin_43869906的博客

03-01

401

原文：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Cat123/article/details/78806827

python—numpy、math、Opencv函数小记（持续更新...

qq_59143106的博客

05-20

339

类定义实例化self建立0数组,2行3列数组元素类型取前2个元素建立数组,行、列for循环绝对值abs()返回return。

numpy的基本使用

math_computer的博客

08-13

169

np.linspace(start,end,number) 生成[start, end]中均匀分布的number个点的numpy数组，第一个元素是start，最后一个是end np.meshgrid(x_arr, y_arr) 其中x_arr，y_arr均为一维数组。返回两个二维len(y_arr) X len(x_arr)大小的numpy数组的元组，第一个每一行都是一个x_arr，第二个每一列...

numpy-1.22.4+mkl-cp38-cp38-win-amd64.whl

01-27

标题 "numpy-1.22.4+mkl-cp38-cp38-win-amd64.whl" 暗示我们正在讨论一个针对Python 3.8平台的NumPy库的特定版本，该版本为1.22.4，并且包含Intel的Math Kernel Library（MKL）支持。NumPy是Python科学计算的核心库...

numpy文件档

05-15

24. 具有自动域的数学函数（numpy.emath）：提供了一组稳健的数学函数，其输出不会因为输入而溢出。 25. 浮点数错误处理：提供了处理浮点运算中常见问题的工具。 26. 离散傅里叶变换（numpy.fft）：提供了在频域内...

Numpy手册-1.13.0

07-22

**3.9 具有自动域的数学函数(Mathematical functions with automatic domain (numpy.emath))** - **函数介绍**：这部分内容列举了具有自动域的数学函数，如对数、指数等。 - **应用场景**：适用于需要自动处理数学...

Python机器学习核PCA踩坑（numpy库与math库）

ITnanbei的博客

05-26

1056

only size-1 arrays can be converted to Python scalars 今天学习用Python来实现核PCA，大概是书已经过时的原因（其实就是这个原因）。在求核矩阵的时候需要用到exp函数。书中给的是很显然scipy库中并没有exp函数。后来我先想到的是math库中的exp函数（对numpy库不熟悉实在是我太嫩了）结果就报了错误。代码报错后来在网上看看大佬是如何解决的，才知道应该用numpy库中的exp函数。总结 numpy是python的第三方工具库

【Python】numpy和math库中的函数

桺柒郞的小小屋

11-17

1743

1. math.fabs(x): 返回x的绝对值。同numpy。 >>> import numpy >>> import math >>> numpy.fabs(-5) 5.0 >>> math.fabs(-5) 5.0 2.x.astype(type): 返回type类型的x, type 一般可以为numpy.int, n...

Python中Numpy和Math常用函数性能对比

小Z的专栏

07-13

8823

numpy是如今数据分析领域离不开的Python第三方工具库，它和Python自带的math库中都有一些基础的数学函数，比如指数、对数、三角函数等。在需要使用这些函数的时候，到底该用numpy还是math，这个问题确实困扰了很多人。实现同样的功能，不同库中的函数，当然是要选择性能好的。对于numpy和math的常见几个函数，我们用代码简单测试了一下性能，代码和结果如下：（测试用Python版本为3.8.3，numpy版本为1.18.3） 1. log函数测试 N=20...

Python：基本运算、基本函数（包括复数）、Math模块、NumPy模块

热门推荐

jinzhao1993的博客

03-29

3万+

1. 基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵，那就表示x内每个元素求平方 2. 基本函数字典的get方法a.get(k,d)get相当于一条if…else…语句。若k在字典a中，则返回a[k]；若k不在a中，则返回参数d。l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4； l.get（1,0）返回值是0；type函数：返回数据类型type(x):返回x的类型 type(x

python中math模块常用的方法

Gavin的博客

10-20

1万+

python中math模块常用的方法 ceil:取大于等于x的最小的整数值，如果x是一个整数，则返回x copysign:把y的正负号加到x前面，可以使用0 cos:求x的余弦，x必须是弧度 degrees:把x从弧度转换成角度 e:表示一个常量 exp:返回math.e,也就是2.71828的x次方 expm1:返回math.e的x(其值为2.71828)次方的值减１ fabs:返回x的绝对值 ...

math 内置函数和 numpy内置函数的区别

w15180622522的博客

11-30

2871

这个好像没什么好些的，但是还是记录下来吧直接来代码 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) x = (16 * np.sin(t) ** 3)/1.5 y = (13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t))/1.5 plt.plot(x, y, 'r-', linewidt...

numpy教程：数学函数和基本统计函数

皮皮blog

11-17

2万+

http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/39235767 numpy数学函数 NumPy提供常见的如sin,cos和exp 更多函数all, alltrue, any, apply along axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, con

比较一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度

911的专栏

09-26

9026

我用下面这个小程序，比较了一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度： import time import math import numpy as np x = [i * 0.001 for i in xrange(1000000)] start = time.clock() for i, t in enumerate(x): x[i] = math

numpy.arctan, math.atan, math.atan2的区别

reyyy的博客

08-13

7919

numpy.arctan与math.atan的结果的取值范围是一样的，是从-90度到90度，而math.atan2的结果的取值范围是从-180到180度。所以当你需要的结果是需要超出-90度到90度的范围的，那你需要用math.atan2函数。举个例子吧： angle1 =np.arctan(-3.125) angle2 =math.atan(-3.125) angle3 = math.atan2(100, -32) 结果是angle1 = angle2 = -72.25532837494306..

NumPy 1.34 教程：掌握核心功能与API

- **Mathematical functions with automatic domain (numpy.emath)**: 自动处理复数域的数学函数。 - **Floating-point error handling**: 控制浮点数计算中的误差处理策略。 - **Discrete Fourier Transform ...