NumPy基礎 陣列和向量計算（二）

通用函式

numpy中可以使用一些通用函式對ndarray進行元素級別的運算，這些函式的元素比我們採用迴圈的方式對元素的逐一運算快很多，豐富的通用函式可以滿足很多運算的需求。以對所有元素進行開方為例。

in : arr = np.arange(10)

in : arr
out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
in : np.sqrt(arr)
out: array([ 0. , 1. , 1.4142, 1.7321, 2. , 2.2361, 2.4495,
2.6458, 2.8284, 3. ])
in : np.exp(arr)
out: array([ 1. , 2.7183, 7.3891, 20.0855, 54.5982,
148.4132, 403.4288, 1096.6332, 2980.958 , 8103.0839])

in : x = np.random.randn(8)

in : y = np.random.randn(8)
in : print(x)
in : print(y)
out : [ 0.03363669 -0.13123427 -0.41433491 -1.22272196 -0.32389303 -1.00305701
-0.28075269 -1.22816938]
out : [-1.74764654 -2.9252375 1.16040033 -0.55448578 -0.43104632 0.35356504
0.62487284 0.80898637]
in : np.add(x, y)
out : array([-1.71400985, -3.05647176, 0.74606542, -1.77720774, -0.75493935,
-0.64949197, 0.34412015, -0.41918301])

numpy 基礎 陣列與向量計算（一）

在本次的部落格中，我將展示一些 jupyter陣列與向量計算的常用語法。import numpy as np my arr np.arange 10000 生成範圍為 0,9999 這10000個數字 my list list range 10000 time for i in range 10 m...

第四章 NumPy基礎 陣列和向量計算

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Numpy中向量與標量計算

加減乘除冪運算 import numpy as np a np.array 1,2,3 b np.array 3,2,1 print a 10 對應位置依次相加 print a 2 print 1,2,3 2 print a b print a b print a b print a b print...