NumPy：Ndarray 多维数组的数学运算指南

2023-06-28 04:22:11

NumPy Ndarray 运算函数：解锁多维数据操作的强大工具

什么是 NumPy Ndarray？

NumPy 是 Python 中一个用于科学计算和数据分析的强大库。它的核心数据结构是 Ndarray，它是一个可以存储多维数据的数组对象。与传统 Python 列表或元组不同，Ndarray 提供了额外的数学运算功能，使我们能够轻松高效地处理多维数据。

NumPy Ndarray 运算函数的宝库

NumPy 为 Ndarray 提供了丰富的运算函数库，涵盖各种数学运算，包括：

基本运算： 加法 (+)、减法 (-)、乘法 (*)、除法 (/) 和取余 (%)。
代数运算： 求和 (sum)、求积 (prod)、求平均值 (mean)、求方差 (var) 和求标准差 (std)。
三角函数： 正弦 (sin)、余弦 (cos)、正切 (tan)、反正弦 (arcsin) 和反正切 (arctan)。
指数函数： 指数函数 (exp)、自然对数函数 (log)、十进制对数函数 (log10)。
对数函数： 对数函数 (log)、自然对数函数 (log) 和十进制对数函数 (log10)。

NumPy Ndarray 运算函数示例

让我们通过一些示例来探索 NumPy Ndarray 运算函数的强大功能：

import numpy as np

# 创建一个 Ndarray
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 基本运算
y = x + 1  # 加法
z = x - 1  # 减法
w = x * 2  # 乘法
u = x / 2  # 除法

# 代数运算
s = np.sum(x)  # 求和
p = np.prod(x)  # 求积
m = np.mean(x)  # 求平均值
v = np.var(x)  # 求方差
std = np.std(x)  # 求标准差

# 三角函数
sin_x = np.sin(x)  # 正弦
cos_x = np.cos(x)  # 余弦
tan_x = np.tan(x)  # 正切

# 指数函数
exp_x = np.exp(x)  # 指数函数
log_x = np.log(x)  # 自然对数函数
log10_x = np.log10(x)  # 十进制对数函数

# 对数函数
log_x = np.log(x)  # 对数函数
log10_x = np.log10(x)  # 十进制对数函数