Các hoạt động toán học có thể được hoàn thành bằng các mảng numpy. Scalars có thể được thêm và trừ vào các mảng và mảng có thể được thêm và trừ đi nhau: In [1]: a = np.array[[1, 2, 3]]
b = a + 2
print[b]
Hoạt động mảng
Bổ sung vô hướng
import numpy as np
In [2]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]
Nhân bản vô tính
Mảng numpy có thể được nhân và chia cho các số nguyên vô hướng và phao:
In [3]:
a = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
In [4]:
a = np.array[[10,20,30]] b = a/2 print[b]
Phép nhân mảng
Mảng numpy có thể được nhân với nhau bằng phép nhân ma trận. Các phương pháp nhân ma trận này bao gồm phép nhân phần tử, sản phẩm chấm và sản phẩm chéo.
Phép nhân phần tử khôn ngoan
Dấu nhân nhân tiêu chuẩn trong Python
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]4 tạo ra phép nhân phần tử trên các mảng numpy.
In [5]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[4, 5, 6]] a * b
Sản phẩm chấm
In [6]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[4, 5, 6]] np.dot[a,b]
Sản phẩm chéo
In [7]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[4, 5, 6]] np.cross[a, b]
Số mũ và logarit
np.exp[]
Hàm
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]5 của Numpy tạo ra phần tử E^x X-X.e^x exponentiation.
In [8]:
a = np.array[[1, 2, 3]] np.exp[a]
Out[8]:
array[[ 2.71828183, 7.3890561 , 20.08553692]]
Logarit
Numpy có ba hàm logarit.
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]
6 - logarit tự nhiên [bản ghi E]e]a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]
7 - Cơ sở logarit 2a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]
8 - Cơ sở logarit 10
Lượng giác
Numpy cũng chứa tất cả các hàm lượng giác tiêu chuẩn hoạt động trên các mảng.
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]
9 - tội lỗia = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
0 - Cosina = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
1 - tiếp tuyếna = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
2 - sin vòng cunga = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
3 - Cosin hồ quanga = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
4 - ARC tiếp tuyếna = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
5 - Cho các cạnh của một tam giác, trả về hạ huyết áp
In [12]:
import numpy as np np.set_printoptions[4] a = np.array[[0, np.pi/4, np.pi/3, np.pi/2]] print[np.sin[a]] print[np.cos[a]] print[np.tan[a]] print[f"Sides 3 and 4, hypotenuse {np.hypot[3,4]}"]
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]0
Numpy chứa các chức năng để chuyển đổi các mảng của các góc giữa độ và radian.
a = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
6 - Chuyển đổi từ độ sang radiana = np.array[[1,2,3]] b = 3*a print[b]
7 - Chuyển đổi từ radian sang độ
In [13]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]1
In [14]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]2
Out[14]:
a = np.array[[1, 2, 3]] b = np.array[[2, 4, 6]] c = a + b print[c]3