利用Python进行数据分析----np.power()数组元素求n次方

最新推荐文章于 2024-09-17 10:17:06 发布
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分类专栏： 利用python进行数据分析 文章标签： Python
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python使用numpy的np.power函数计算numpy数组中每个数值的指定幂次（例如平方、立方）、np.power函数默认返回整数格式、np.float_power函数默认返回浮点数
data+scenario+science+insight
02-04 2168
python使用numpy的np.power函数计算numpy数组中每个数值的指定幂次（例如平方、立方）、np.power函数默认返回整数格式、np.float_power函数默认返回浮点数
python数据分析-常用数据分析库之Numpy（下）
qq_40395868的博客
02-07 396
数组的合并 a = np.arange(8).reshape(4,2) c = np.arange(10).reshape(2,5) b = np.array(((8.5,1,2.5,3,4.1),(5,6,7,8,9),(10,11,12,13,14),(15,16,17,18,19))) print(a) print(b) print(c) np.hstack((a,b)) #要求合并的两个数组行数必须相同，列数不管,直接横向合并（此处需要意会）。 np.vstack((c,b)) #要求合并的两个数组
np.power()简要介绍
hlllllllhhhhh的博客
03-06 793
np.power()简要介绍
Python中numpy.power()函数介绍
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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，...
numpy np.power()函数（多维幂运算）（平方、次方）
Dontla的博客
01-13 7466
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'...
python 创建空的numpy数组_python数据分析包|NumPy-01
weixin_39545269的博客
11-22 2410
详细介绍数据分析基础包：Numpy的基础使用方法。欢迎微信随缘关注@pythonic生物人本篇您将学到什么？1、numpy简介 2、numpy数组ndarray使用 创建numpy数组ndarray array函数借助列表（list）创建一维数组 array函数借助列表（list）创建二维数组 array函数借助元组（tuple）创建数组 arange函数创建数组 empty函数创建空数...
RuntimeWarning: divide by zero encountered in power r_inv = np.power(rowsum, -1).flatten()
最新发布
04-02
根据引用[1]，用户在使用numpy.power时遇到了RuntimeWarning: divide by zero encountered in power，这可能是在计算类似某个数组元素的负幂次时，出现了零的负数次方，导致无穷大（inf）的情况。比如，当数组中有零...
第二章，python--numpy常用函数详解
m0_59151709的博客
03-08 1212
想了解Numpy看这篇文章就够了，Numpy常用函数详细解释。
数据分析工具--numpy
u010671028的博客
09-22 1001
一、ndarray数组对象属性 1.1内存布局： 以下属性包含有关数组内存布局的信息： 方法 描述 ndarray.flags 有关数组内存布局的信息。 ndarray.shape 数组维度的元组。 ndarray.strides 遍历数组时每个维度中的字节元组。 ndarray.ndim 数组维数。 ndarray.data Python缓冲区对象指向数组的数据的开头。 ndarray.size 数组中的元素数。 ndarray.itemsize 一个数组元素的长度
[Python] numpy 之 power函数介绍和使用案例
老狼工作室的博客
01-06 1959
本文主要介绍了numpy中的power函数的使用案例。
np.power()用法总结
silent1cat的博客
09-05 2万+
概述 np.power()用于数组元素求n次方。 用法 np.power(x1,x2) x1和x2可以是整数类型或数组或者array类型。 x1和x2的列数要相同 例子 import numpy as np x1 = 2 x2 = 3 result = np.power(x1,x2) result OUT: import numpy as np x1 = np.array([[0,1],[2,3]]) x2 = np.array([[3,4],[4,5]]) result = np.p
【NumPy】深入解析numpy.power()函数
2402_83361138的博客
04-18 1400
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。
np.power(x1,x2)
wqqGo的博客
01-08 1395
power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting=‘same_kind’, order=‘K’, dtype=None, subok=True [, signature, extobj]) First array elements raised to powers from second array, element-wise. Raise ea...
0917np.power()
qq_37269626的博客
09-17 313
广播机制
np.power的使用
jjw_zyfx的博客
08-31 331
power指数次方
np.exp(),np.power()
weixin_49177164的博客
12-19 733
numpy.exp()：返回e的幂次方，e是 常数,2.71828。np.power(): 计算 x 的 y 次方。
np.power与np.linalg.inv
第89号的博客
08-19 1097
np.power与np.linalg.invnp.powernp.linalg.inv举例 算是自己的锅 np.power np.power(x,y)函数的含义是计算 x 的 y 次方。 np.linalg.inv np.linalg.inv(x)函数的含义是得到x的逆矩阵。 举例 举例 x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]]) x ''' output array([[1., 2.], [3., 4.]]) ''' x_power = np.power(x,-1)
np.newaxis和np.power
越努力越幸运越幸福
03-23 1725
1.np.powernumpy.power(x1, x2)数组的元素分别求n次方。x2可以是数字，也可以是数组，但是x1和x2的列数要相同。x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.power(x1, 3) array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125])>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0,
np.power 和np.where
03-08
好的，让我为你详细介绍 `np.power` 和 `np.where` 这两个 NumPy 函数。 ### 1. `np.power` `np.power` 是 NumPy 中的一个函数，用于对数组中的每个元素进行幂运算。它的基本语法是： ```python numpy.power(x1, x2) ``` - **x1**：这是底数，可以是一个标量、一维或多维数组。 - **x2**：这是指数，同样也可以是标量、一维或多维数组。 该函数会返回一个新的数组，其中包含 `x1` 的各个元素按对应位置上 `x2` 指定的次方计算后的结果。如果输入的是同形状的数组，则它们会被逐元素地进行幂运算；如果是标量与数组，则标量将应用于整个数组。 #### 示例： ```python import numpy as np # 标量作为基数和指数的情况 result = np.power(2, 3) # 结果为8 # 数组操作示例 base_array = np.array([2, 3]) exponent_array = np.array([3, 2]) power_result = np.power(base_array, exponent_array) # [8, 9] ``` --- ### 2. `np.where` `np.where` 是另一个非常有用的工具，它可以在满足条件的地方选择特定值，并在其他地方选择另一些值。其一般形式如下： ```python numpy.where(condition[, x, y]) ``` - **condition**：这是一个布尔表达式的结果，通常也是一个数组。对于每一个 True 值的位置，将会从对应的索引处取自变量 `x` 的值；而对于 False 则采用来自 `y` 的值。 - **x**, **y**: 当 condition 为真时选自于 x ，当为假时则选出自 y 。这两个参数既可以是常数值也可以是数组。（注：若只提供 condition 参数而未指定 x,y ,那么只会返回符合条件的所有非零元素所在的下标） #### 使用案例： ```python import numpy as np arr = np.arange(-5, 6) positive_values = np.where(arr > 0, arr, -arr) # 将负数变成正数保留正值不变 print("Original array:", arr) print("Positive values or absolute value of negative numbers:\n", positive_values) ``` 在这个例子中，所有小于等于0的数字都会被转换为其绝对值，大于0的部分保持原样显示出来。 通过结合这两种强大的功能——数学变换 (`np.power`) 及有条件的选择 (`np.where`) ——你可以更方便高效地处理数据集！
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