Python通用函数实现数组计算

一.数组的运算

数组的运算可以进行加减乘除，同时也可以将这些算数运算符进行任意的组合已达到效果。

>>> x=np.arange()
>>> x
array([, , , , ])
>>> x=
>>> x=np.arange()
>>> x+
array([, , , , ])
>>> x-
array([-, -, -, -, -])
>>> x*
array([, , , , ])
>>> x/
array([. , 0.5, . , 1.5, . ])
>>> x//
array([, , , , ], dtype=int32)

二.绝对值的运算

一共有三种方法，第一种方法是直接利用不是NumPy库的abs函数进行计算，第二种和第三种方法则是利用numpy库的abs函数和absolute函数进行运算。如下所示：

>>> x=np.array([,,,-,-,-])
>>> x
array([ ,  ,  , -, -, -])
>>> abs(x)
array([, , , , , ])
>>> np.abs(x)
array([, , , , , ])
>>> np.absolute(x)
array([, , , , , ])

三.三角函数的运算

首先定义一个a的np当中的array对象，然后再进行运算：

>>> a
array([.        , 1.57079633, 3.14159265])
>>> np.sin(a)
array([0.0000000e+00, 1.0000000e+00, 1.2246468e-16])
>>> np.cos(a)
array([ 1.000000e+00,  6.123234e-17, -1.000000e+00])
>>> np.tan(a)
array([ 0.00000000e+00,  1.63312394e+16, -1.22464680e-16])

四.指数和对数的运算

指数的运算：

>>> x=[,,]
>>> x
[, , ]
>>> np.exp(x)
array([ 2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692])
>>> np.exp2(x)
array([., ., .])

np.power(,x)
array([ ,  , ], dtype=int32)

对数的运算：

>>> np.log(x)
array([.        , 0.69314718, 1.09861229])
>>> np.log2(x)
array([.       , .       , 1.5849625])
>>> x
[, , ]
>>> np.log10(x)
array([.        , 0.30103   , 0.47712125])