Funções Aritméticas do NumPy

É necessário注意到数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。

　import numpy as np　
　a　=　np.arange(9,　dtype　=　np.float_).reshape(3,3)　
　print('Primeiro array:')
　print(a)
　print('\n')
　print('Segundo array:')
　b = np.array([10,10,10]　
　print(b)
　print('\n')
　print　('Adição de duas matrizes：')
　print　(np.add(a,b))
　print('\n')
　print　('Subtração de duas matrizes：')
　print　(np.subtract(a,b))
　print('\n')
　print　('Multiplicação de duas matrizes：')
　print　(np.multiply(a,b))
　print('\n')
　print　('Divisão de duas matrizes：')
　print　(np.divide(a,b))

O resultado da saída é:

　Primeiro array:
　[[0.　1.　2]]
　　[3.　4.　5]]
　　[6.　7.　8]]
　Segundo array:
　[10　10　10]
　Adição de duas matrizes:
　[10.　11.　12]]
　　[13.　14.　15]]
　　[16.　17.　18]]
　Subtração de duas matrizes:
　[-10.　-9.　-8]]
　　[　-7.　-6.　-5]]
　　[　-4.　-3.　-2]]
　Multiplicação de duas matrizes:
　[[　0.　10.　20.]]
　　[30.　40.　50.]]
　　[60.　70.　80.]]
　Divisão de duas matrizes:
　[[0.　0.1　0.2]
　　[0.3　0.4　0.5]
　　[0.6　0.7　0.8]]

Além disso, Numpy também inclui outras funções aritméticas importantes.

numpy.reciprocal()

A função numpy.reciprocal() retorna o inverso de cada elemento do parâmetro. Por exemplo 1/4 O inverso é 4/1。

　import numpy as np　
　a　=　np.array([0.25,　1.33,　1,　100])　
　print　('Nossa matriz é：')
　print(a)
　print('\n')
　print　('Chame a função　reciprocal　:')
　print　(np.reciprocal(a))

O resultado da saída é:

　Nossa matriz é：
　[　0.25　1.33　1.　100.　]
　Chame a função　reciprocal　:
　[4.　0.7518797　1.　0.01　]

numpy.power()

A função numpy.power() usa o elemento da primeira matriz de entrada como base para calcular a potência do elemento correspondente na segunda matriz de entrada.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,100,1000])　
　print('Nosso array é;')
　print(a)
　print('\n')　
　print('Chamada da função power():')
　print(np.power(a,2))
　print('\n')
　print('Segundo array:')
　b = np.array([1,2,3]　
　print(b)
　print('\n')
　print('Chamada novamente da função power():')
　print(np.power(a, b))

O resultado da saída é:

　Nosso array é;
　[　10　100　1000]
　Chamada da função power():
　[　100　10000　1000000]
　Segundo array:
　[1　2　3]
　Chamada novamente da função power():
　[　10　10000　1000000000]

numpy.mod()

A função numpy.mod() calcula o resto da divisão dos elementos correspondentes do array de entrada. A função numpy.remainder() também gera o mesmo resultado.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,20,30])　
　b = np.array([3,5,7]　
　print('Primeiro array:')
　print(a)
　print('\n')
　print('Segundo array:')
　print(b)
　print('\n')
　print('Chamada da função mod():')
　print(np.mod(a, b))
　print('\n')
　print('Chamada da função remainder():')
　print(np.remainder(a, b))

　Primeiro array:
　[10　20　30]
　Segundo array:
　[3　5　7]
　Chamada da função mod():
　[1　0　2]
　Chamada da função remainder():
　[1　0　2]