要使用 Python 中的 scimath 返回输入值幂的结果，请使用 scimath.power() 方法。返回 x 的 p 次幂，即 x**p 的结果。如果 x 和 p 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。如果 x 包含负值，则输出将转换为复数域。参数 x 是输入值。参数 p 是 x 提升到的幂。如果 x 包含多个值，则 p 必须是标量，或者包含与 x 相同数量的值。在 ... 阅读更多

要使用 Python 中的 scimath 返回输入值幂的结果，请使用 scimath.power() 方法。返回 x 的 p 次幂，即 x**p 的结果。如果 x 和 p 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。如果 x 包含负值，则输出将转换为复数域。参数 x 是输入值参数 p 是 x 提升到的幂。如果 x 包含多个值，则 p 必须是标量，或者包含与 x 相同数量的值。在 ... 阅读更多

要使用 Python 中的 scimath 返回输入值幂的结果，请使用 scimath.power() 方法。返回 x 的 p 次幂，即 x**p 的结果。如果 x 和 p 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。如果 x 包含负值，则输出将转换为复数域。参数 x 是输入值参数 p 是 x 提升到的幂。如果 x 包含多个值，则 p 必须是标量，或者包含与 x 相同数量的值。在 ... 阅读更多

要使用 scimath 计算以 10 为底的对数，请在 Python Numpy 中使用 scimath.log10() 方法。该方法返回 x 值的以 10 为底的对数。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组对象。对于当实数 x < 0 时返回 NAN 的 log10()，请使用 numpy.log10（但是，请注意，否则 numpy.log10 和此 log10 是相同的，即两者都返回 -inf 用于 x = 0，inf 用于 x = inf，并且，值得注意的是，如果 x.imag != 0，则返回复数主值）。第一个参数 x 是需要求以 10 为底的对数的值。步骤首先， ... 阅读更多

要使用 scimath 计算以 n 为底的对数，请在 Python Numpy 中使用 scimath.logn() 方法。该方法返回 x 值的以 n 为底的对数。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。如果 x 包含负输入，则在复数域中计算并返回答案。第一个参数 n 是取对数的整数底。第二个参数 x 是需要求以 n 为底的对数的值。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 使用 array() 方法创建 numpy 数组 - arr = np.array([-4， ... 阅读更多

要使用 scimath 计算以 2 为底的对数，请在 Python Numpy 中使用 np.emath.log2() 方法。该方法返回 x 值的以 2 为底的对数。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。第一个参数 x 是需要求以 2 为底的对数的值。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 使用 array() 方法创建 numpy 数组 - arr = np.array([np.inf, -np.inf, 16, np.exp(1), -np.exp(1), -32]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们数组的维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们数组对象的的数据类型...", arr.dtype) 获取 ... 阅读更多

要使用 scimath 计算自然对数，请在 Python Numpy 中使用 np.emath.log() 方法。该方法返回 x 值的对数。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。第一个参数 x 是需要求对数的值。步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 使用 array() 方法创建 numpy 数组 - arr = np.array([np.inf, -np.inf, np.exp(1), -np.exp(1)]) 显示数组 - print("我们的数组...", arr) 检查维度 - print("我们数组的维度...", arr.ndim) 获取数据类型 - print("我们数组对象的的数据类型...", arr.dtype) 获取形状 - print("我们数组对象的形状...", arr.shape) ... 阅读更多

要计算输入的平方根，请在 Python Numpy 中使用 emath.sqrt() 方法。该方法返回 x 的平方根。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。参数 x 是输入值。对于负输入元素，将返回复数值步骤首先，导入所需的库 - 导入 numpy 作为 np 使用 complex() 方法显式创建复数 - a = complex(-9.0, 0.0) 显示数组 - print("显示复数值...", a) 要计算输入的平方根，请在 Python Numpy 中使用 emath.sqrt() 方法 - print("结果...", np.emath.sqrt(a)) 示例导入 numpy 作为 np # 显式 ... 阅读更多

要计算输入的平方根，请在 Python NumPy 中使用 scimath.sqrt() 方法。该方法返回 x 的平方根。如果 x 是标量，则 out 也是标量，否则返回数组。参数 x 是输入值。对于负输入元素，将返回复数值。步骤首先，导入所需的库 -import numpy as np使用 array() 方法创建 NumPy 数组 -arr = np.array([1, -4, -9, 16, -25, 36])显示数组 -print("Our Array...", arr)检查维度 -print("Dimensions of our Array...", arr.ndim)获取数据类型 -print("Datatype of our Array object...", arr.dtype)获取形状 -print("Shape ... 阅读更多

要返回数组的最大值或忽略任何 NaN 的最大值，请在 Python 中使用 numpy.nanmax() 方法。该方法返回一个与 a 形状相同的数组，并删除指定的轴。如果 a 是一个 0 维数组，或者如果 axis 为 None，则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。第一个参数 a 是一个包含所需最大值的数字数组。如果 a 不是数组，则尝试转换。第二个参数 axis 是计算最大值的轴或轴。默认情况下，计算 ... 阅读更多