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要约简多维数组,请在 Python Numpy 中使用 `np.ufunc.reduce()` 方法。这里,我们使用 `multiply.reduce()` 将其约简为元素的乘积。通用函数(简称 ufunc)是在逐元素的基础上操作 ndarray 的函数,支持数组广播、类型转换以及其他一些标准功能。也就是说,ufunc 是对接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数的“矢量化”包装器。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言(为了速度)编写的…… 阅读更多
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要同时返回逐元素商和余数,请在 Python Numpy 中使用 `numpy.fmod()` 方法。这里,第一个参数是被除数数组。第二个参数是除数数组。这是 C 库函数 fmod 的 NumPy 实现,余数与被除数 x1 的符号相同。它等同于 Matlab(TM) rem 函数,不应与 Python 模运算符 x1 % x2 混淆。条件在输入上进行广播。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置,out 数组将保留…… 阅读更多
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要返回数组的逐元素立方根,请在 Python Numpy 中使用 `numpy.cbrt()` 方法。与 x 形状相同的数组,包含 x 中每个元素的立方根。如果提供了 out,则 y 是对它的引用。如果 x 是标量,则这是一个标量。条件在输入上进行广播。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的 out=None 创建未初始化的 out 数组,则其中的位置…… 阅读更多
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要比较两个数组并忽略 NaN 返回逐元素最大值,请在 Python Numpy 中使用 `numpy.fmax()` 方法。返回值为 True 或 False。比较两个数组并返回一个包含逐元素最大值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN,则返回非 NaN 元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。其净效应是尽可能忽略 NaN。步骤首先,导入所需的…… 阅读更多
要返回数组的非负平方根(逐元素),请在 Python Numpy 中使用 `numpy.sqrt()` 方法。与 x 形状相同的数组,包含 x 中每个元素的正平方根。如果 x 中的任何元素是复数,则返回复数数组(并计算负实数的平方根)。如果 x 中的所有元素都是实数,则 y 也是实数,负元素返回 nan。如果提供了 out,则 y 是对它的引用。如果 x 是标量,则这是一个标量。out 是存储结果的位置。如果…… 阅读更多
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要比较两个包含一些 Inf 值的数组并返回逐元素最小值,请在 Python Numpy 中使用 `numpy.minimum()` 方法。返回值为 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最小值。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。比较两个数组并返回一个包含逐元素最小值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN,则返回该元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是…… 阅读更多
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要沿负轴约简多维数组,请在 Python Numpy 中使用 `np.ufunc.reduce()` 方法。这里,我们使用 `add.reduce()` 将其约简为元素的加和。使用“axis”参数设置轴。执行约简的轴或轴。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言(为了速度)编写并在NumPy的ufunc功能中链接到Python的。通用函数(简称ufunc)是在逐元素的基础上操作ndarray的函数,支持数组广播、类型转换以及其他一些标准功能…… 阅读更多
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要约简多维数组,请在 Python Numpy 中使用 `np.ufunc.reduce()` 方法。这里,我们使用 `add.reduce()` 将其约简为元素的加和。使用“axis”参数设置轴。执行约简的轴或轴。numpy.ufunc 具有逐元素操作整个数组的函数。ufunc是用C语言(为了速度)编写并在NumPy的ufunc功能中链接到Python的。通用函数(简称ufunc)是在逐元素的基础上操作ndarray的函数,支持数组广播、类型转换以及其他一些标准功能。也就是说,ufunc是…… 阅读更多
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要约简多维数组,请在 Python Numpy 中使用 `np.ufunc.reduce()` 方法。这里,我们使用 `multiply.reduce()` 将其约简为元素的乘积。使用“axis”参数设置轴。执行约简的轴或轴。负轴从最后一个轴计数到第一个轴。通用函数(简称 ufunc)是在逐元素的基础上操作 ndarray 的函数,支持数组广播、类型转换以及其他一些标准功能。也就是说,ufunc 是对接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出的函数的“矢量化”包装器…… 阅读更多
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要比较两个数组并返回逐元素最大值,请在 Python Numpy 中使用 `numpy.maximum()` 方法。返回值为 True 或 False。返回 x1 和 x2 的逐元素最大值。如果 x1 和 x2 都是标量,则这是一个标量。比较两个数组并返回一个包含逐元素最大值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN,则返回该元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个。后一种区别对于复数 NaN 非常重要,复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是…… 阅读更多