要对参数进行按元素真除法运算，请在 Python NumPy 中使用 numpy.true_divide() 方法。arr1 被视为被除数数组。arr2 被视为除数数组。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。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。在其他地方，out 数组… 阅读更多

要获取输入指数和的以 2 为底的对数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.logaddexp() 方法。计算 log2(2**x1 + 2**x2)。此函数在机器学习中很有用，因为计算出的事件概率可能小到超过普通浮点数的范围。在这种情况下，可以使用计算概率的以 2 为底的对数。此函数允许以这种方式添加概率。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且… 阅读更多

要将数组的维度减一，请在 Python NumPy 中使用 np.ufunc.reduce() 方法。这里，我们使用了 multiply.reduce() 将其简化为所有元素的乘积。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入… 阅读更多

将 ufunc outer() 函数应用于所有 2D 数组对。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（简称ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。步骤首先，导入所需的库 &minusl;import numpy … 阅读更多

我们将 ufunc outer() 函数应用于所有一维数组对。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（简称ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。步骤首先，导入所需的库… 阅读更多

将 ufunc outer() 函数应用于所有对。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（简称ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np创建… 阅读更多

要将给定的标量值与掩码数组的每个元素进行或运算，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__ror__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和… 阅读更多

要对由“索引”指定的元素进行非缓冲区就地操作，请在 Python NumPy 中使用 numpy.ufunc.at() 方法。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（简称ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它接受固定数量的特定输入并产生固定数量的… 阅读更多

要累积将运算符应用于所有元素的结果，请在 Python NumPy 中使用 numpy.accumulate() 方法。对于多维数组，累积仅沿一个轴应用。我们将沿轴 0 应用。numpy.ufunc 具有对整个数组按元素进行运算的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc工具链接到Python。通用函数（简称ufunc）是在逐元素基础上对ndarray进行运算的函数，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“矢量化”的函数包装器，它… 阅读更多

要使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__or__() 方法，对掩码数组的每个元素执行按位或运算，并使用给定的标量值。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码或者是 nomask（表示关联数组的任何值均有效），或者是一个布尔型数组，它决定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持广泛的硬件和计算平台，并能很好地与分布式、GPU 等…阅读更多