numpy的通用函数可以对数组进行向量化操作,可以提高数组元素的重复计算的效率。

一.numpy的算数运算符都是对python内置符的封装

算数运算符

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange()
>>> x
array([, , , ])
>>> x+
array([, , , ])
>>> np.add(x,)#加法
array([, , , ])
>>> x-
array([-, -, , ])
>>> np.subtract(x,)#减法
array([-, -, , ])
>>> x*
array([, , , ])
>>> np.multiply(x,)#乘法
array([, , , ])
>>> x/
array([. , 0.5, . , 1.5])
>>> np.divide(x,)#除法
array([. , 0.5, . , 1.5])
>>> x**
array([, , , ], dtype=int32)
>>> np.power(x,)#乘方
array([, , , ], dtype=int32)
>>> x//
array([, , , ], dtype=int32)
>>> np.floor_divide(x,)#地板除法
array([, , , ], dtype=int32)
>>> x%
array([, , , ], dtype=int32)
>>> np.mod(x,)#取余
array([, , , ], dtype=int32)

二,绝对值

 >>> x=np.array([-1,-3,-5])
>>> np.abs(x)#取绝对值
array([1, 3, 5])

三, 三角函数以及反三角函数

 >>> theta=np.linspace(0,np.pi,3)#180°均分成3份
>>> theta
array([0. , 1.57079633, 3.14159265]) >>> np.sin(theta)#正弦函数
array([0.0000000e+00, 1.0000000e+00, 1.2246468e-16]) >>> np.cos(theta)#余弦函数
array([ 1.000000e+00, 6.123234e-17, -1.000000e+00]) >>> np.tan(theta)#正切函数
array([ 0.00000000e+00, 1.63312394e+16, -1.22464680e-16])
>>>

由于计算机的截断,舍入误差,有些为零的地方没有精确到零,但非常小。

 >>> x=np.array([-1,0,1])

 >>> np.arcsin(x)
array([-1.57079633, 0. , 1.57079633]) >>> np.arccos(x)
array([3.14159265, 1.57079633, 0. ]) >>> np.arctan(x)
array([-0.78539816, 0. , 0.78539816])
>>>

四,指数及对数运算

 >>> x=np.array([1,2,3])

 >>> np.exp(x)
array([ 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692]) >>> np.power(3,x)
array([ 3, 9, 27], dtype=int32)
 >>> x=np.array([1,8,64,100])

 >>> np.log(x) #自然对数ln(x)
array([0. , 2.07944154, 4.15888308, 4.60517019]) >>> np.log2(x)
array([0. , 3. , 6. , 6.64385619]) >>> np.log10(x)
array([0. , 0.90308999, 1.80617997, 2. ])
>>>

注意:log(x)表示的是自然对数ln(x)

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