要返回使用 scimath 计算输入值幂的结果，请使用 Python 中的 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 提升到的幂次。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

要返回使用 scimath 计算输入值幂的结果，请使用 Python 中的 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 提升到的幂次。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

要返回使用 scimath 计算输入值幂的结果，请使用 Python 中的 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 提升到的幂次。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，请使用 Python NumPy 中的 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。对于在实数 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 x = 0 时为 -inf，x = inf 时为 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 是需要计算以 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，请使用 Python NumPy 中的 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 是取对数的整数底数。第二个参数 x 是需要计算以 n 为底的对数的值。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([-4, … 阅读更多

要使用 scimath 计算以 2 为底的对数，请使用 Python NumPy 中的 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 是需要计算以 2 为底的对数的值。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([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("我们数组对象的类型...", arr.dtype) 获取… 阅读更多

要使用 scimath 计算自然对数，请使用 Python NumPy 中的 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 是需要计算对数的值。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([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，请使用 Python NumPy 中的 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 −import numpy as np 使用 complex() 方法显式使用复数 −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，请使用 Python NumPy 中的 emath.sqrt() 方法 −print("结果...", np.emath.sqrt(a)) 示例 import numpy as np # 显式… 阅读更多

要计算输入的平方根，请使用 Python NumPy 中的 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("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("我们数组对象的类型...", arr.dtype) 获取形状 −print("形状… 阅读更多

要返回数组的最大值或忽略任何 NaN 的最大值，请使用 Python 中的 numpy.nanmax() 方法。该方法返回与 a 形状相同的数组，并删除指定的轴。如果 a 是 0 维数组，或者 axis 为 None，则返回 ndarray 标量。返回与 a 相同的数据类型。第一个参数 a 是包含所需最大值的数字的数组。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。默认为… 阅读更多