要返回在给定轴上处理 NaN 为零的数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积和不会改变，并且前导 NaN 将被零替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回零。除非指定了 out，否则该方法将返回一个包含结果的新数组，否则将返回该数组。结果与 a 的大小相同，如果 axis 不为 None 或 a 为一维数组，则形状与 a 相同。第一个参数是输入数组。第二个参数是……阅读更多

要返回在给定轴上处理 NaN 为零的数组元素的累积和，请使用 nancumprod() 方法。当遇到 NaN 时，累积和不会改变，并且前导 NaN 将被零替换。对于全是 NaN 或为空的切片，将返回零。累积的工作方式如下：5, 5+10, 5+10+15, 5+10+15+20。第一个参数是输入数组。第二个参数是在其上计算累积和的轴。默认为 (None)，即对扁平化数组计算累积和。第三个参数是返回数组和累加器的类型……阅读更多

numpy.result_type() 方法返回应用 NumPy 类型提升规则到参数的结果类型。第一个参数是一些操作的操作数，需要其结果类型。NumPy 中的类型提升与 C++ 等语言中的规则类似，但也有一些细微的差别。当同时使用标量和数组时，数组的类型优先，并且会考虑标量的实际值。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np numpy.result_type() 方法返回应用 NumPy 类型提升规则到参数的结果类型 - print("使用 ... 阅读更多

numpy.min_scalar() 方法查找最小数据类型。第一个参数是需要查找其最小数据类型的数值。对于标量，返回可以保存其值的最小的尺寸和最小的标量类型的数 据类型。对于非标量数组，返回向量的不修改的 dtype。浮点值不会降级为整数，复数值不会降级为浮点数。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np numpy.min_scalar() 方法查找最小数据类型。第一个参数是需要查找其最小数据类型的数值 - print("使用 min_scalar() 方法 ... 阅读更多

要获取此类浮点数精确到的近似十进制位数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.finfo() 方法的 precision 属性。finfo() 的第一个参数是浮点数，即要获取其信息的浮点数据类型。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 检查 float16 类型。precision 用于获取近似十进制位数。iexp 用于获取指数部分的位数。min 是给定 dtype 的最小值。max 是给定 dtype 的最小值……阅读更多

要获取浮点表示的指数部分中的位数，请在 Python Numpy 中使用 numpy.finfo() 方法的 iexp 属性。第一个参数是浮点数，即要获取其信息的浮点数据类型。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 检查 float16 类型。iexp 用于获取指数部分的位数。min 是给定 dtype 的最小值。max 是给定 dtype 的最小值。- a = np.finfo(np.float16(45.9)) print("float16 类型的指数部分中的位数...", a.iexp) print("最小 ... 阅读更多

要计算数组元素的双曲正切，请在 Python Numpy 中使用 numpy.tanh() 方法。等效于 np.sinh(x)/np.cosh(x) 或 -1j * np.tan(1j*x)。返回相应的双曲正切值。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是 ndarray，结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。第三个参数是条件广播到输入上……阅读更多

要计算双曲正切，请在 Python Numpy 中使用 numpy.tanh() 方法。等效于 np.sinh(x)/np.cosh(x) 或 -1j * np.tan(1j*x)。返回相应的双曲正切值。如果 x 是标量，则这是一个标量。第一个参数 x 是输入数组。第二个和第三个参数是可选的。第二个参数是 ndarray，结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。第三个参数是条件广播到输入上。在条件为 True 的位置……阅读更多

要获取浮点类型的机器限制信息，请在 Python Numpy 中使用 numpy.finfo() 方法。第一个参数是浮点类型，即要获取其信息的浮点数据类型。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np min 是给定 dtype 的最小值，max 是给定 dtype 的最小值。检查 float16 类型 - a = np.finfo(np.float16) print("float16 类型的最小值...", a.min) print("float16 类型的最大值...", a.max) 检查 float32 类型 - b = np.finfo(np.float32) print("float32 类型的最小值...", b.min) print("float32 类型的最大值...", b.max) 检查 float64 类型 - c = np.finfo(np.float64) print("最小 ... 阅读更多

要获取整数类型的机器限制信息，可以使用 Python NumPy 中的 numpy.iinfo() 方法。第一个参数是 int_type，即要获取其信息的整数数据类型的种类。步骤首先，导入所需的库 −import numpy as np 最小值是给定 dtype 的最小值，最大值是给定 dtype 的最大值。使用实例检查 int16 类型 −a = np.iinfo(np.int16(20)) print("int16 类型的最小值...", a.min) print("int16 类型的最大值...", a.max) 使用实例检查 int32 类型 −b = np.iinfo(np.int32(30)) print("int32 类型的最小值...", b.min) print("int32 类型的最大值...", b.max) 使用实例检查 int64 类型 ... 阅读更多