要获得输入指数和的对数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.logaddexp() 方法。计算 log(exp(x1) + exp(x2))。此函数在统计学中非常有用，其中计算出的事件概率可能小到超出普通浮点数的范围。在这种情况下，会存储计算概率的对数。此函数允许以这种方式添加存储的概率。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏…… 阅读更多

要使用比较运算符对两个字符串数组执行逐元素比较，请在 Python NumPy 中使用 numpy.compare_chararrays() 方法。arr1 和 arr2 是要比较的形状相同的两个输入字符串数组。第三个参数是 rstrip，如果为 True，则在比较之前会删除字符串末尾的空格。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。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个一维…… 阅读更多

要逐元素相除参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.divide() 方法。arr1 被视为被除数数组。arr2 被视为除数数组。使用“dtype”参数将输出设置为“float”。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。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。它支持各种硬件和…… 阅读更多

要查找二维和一维数组的矩阵乘积，请在 Python NumPy 中使用 numpy.matmul() 方法。如果第一个参数是一维的，则通过在其维度前添加 1 来将其提升为矩阵。矩阵乘法后，将删除预先添加的 1。返回输入的矩阵乘积。只有当 x1、x2 都是一维向量时，这才是标量。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与签名 (n, k), (k, m)->(n, m) 匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的…… 阅读更多

要查找二维和一维数组的矩阵乘积，请在 Python NumPy 中使用 numpy.matmul() 方法。如果第二个参数是一维的，则通过在其维度后添加 1 来将其提升为矩阵。矩阵乘法后，将删除附加的 1。返回输入的矩阵乘积。只有当 x1、x2 都是一维向量时，这才是标量。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与签名 (n, k), (k, m)->(n, m) 匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的…… 阅读更多

要查找两个数组的矩阵乘积，请在 Python NumPy 中使用 numpy.matmul() 方法。如果两个参数都是二维的，则它们将像传统的矩阵一样相乘。返回输入的矩阵乘积。只有当 x1、x2 都是一维向量时，这才是标量。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与签名 (n, k), (k, m)->(n, m) 匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建两个二维数组 - arr1 = np.array([[5, 7], [10, 15]]) arr2 ... 阅读更多

要逐元素相减形状不同的参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.subtract() 方法。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化…… 阅读更多

要逐元素相乘形状不同的参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.multiply() 方法。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果未初始化…… 阅读更多

要逐元素相加形状不同的参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.add() 方法。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果…… 阅读更多

要逐元素相减参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.subtract() 方法。使用“dtype”参数将输出设置为“float”。out 是将结果存储到的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状匹配。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅可能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。条件会广播到输入上。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其…… 阅读更多