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pythonnumpysqrt

發布時間:2023-06-01 19:38:33

1. python 矩陣 sqrt什麼意思

對矩陣操作sqrt的意思是對矩陣中的每個元素都開方,比如:

fromnumpyimport*
importnumpyasnp
A=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B=array([1,2,3])
print(A)
print(np.sqrt(A))
print(B)
print(np.sqrt(B))

運行結果如下:

我也是剛剛學Python,以前對MATLAB中的矩陣操作比較熟悉,發現命令內容基本差不多。希望採納,謝謝

2. python如何求平方根

while True: a=float(input('請輸入實數:'))

def power(x):

return x*x print(a,'^2=',power(a))

b=int(input('是否要繼續計算,是,請輸入1,否,請輸入0: '))

if b==0: print('已退出計算器')

break

else:

continue

(2)pythonnumpysqrt擴展閱讀:

使用Python完成,輸入兩個數,得到加減乘除余結果的功能,其中結果輸出使用不同的格式。

1. 定義兩個變數a,b,使用鍵盤輸入的方式。python的2.x版本中鍵盤輸入有兩種方式可以實現:raw_input(),input(),在3.X版本中兩者合並為一個,只支持input().

2. 輸出結果:

(1) 輸出string型的結果

[python] view plain print?

3. 用Python怎麼算Mean和standard deviation

可以用numpy模塊實現:

importnumpy

defcal_mean_std(sum_list_in):
#type:緩明猜(list)->tuple
N=sum_list_in.__len__()
narray=numpy.array(sum_list_in)
sum=narray.sum()
mean=sum/N

narray_dev=narray-mean
擾型narray_dev=narray_dev*narray_dev
sum_dev=narray_dev.sum()
DEV=float(sum_dev)/float(N)
槐爛STDEV=numpy.math.sqrt(DEV)
print"mean:",mean,";DEV:",DEV,";STDEV:",STDEV
returnmean,DEV,STDEV

均值為mean,方差為DEV,標准差是STDEV

傳入數據是一個list:sum_list_in

4. python 如何對ndarray 每個變數求平方根

5. python關於numpy基礎問題

Python發展至今,已經有越來越多的人使用python進行科學技術,NumPY是python中的一款高性能科學計算和數據分析的基礎包。
ndarray
ndarray(以下簡稱數組)是numpy的數組對象,需要注意的是,它是同構的,也就是說其中的所有元素必須是相同的類型。其中每個數組都有一個shape和dtype。
shape既是數組的形狀,比如
復制代碼
1 import numpy as np
2 from numpy.random import randn
3
4 arr = randn(12).reshape(3, 4)
5
6 arr
7
8 [[ 0.98655235 1.20830283 -0.72135183 0.40292924]
9 [-0.05059849 -0.02714873 -0.62775486 0.83222997]
10 [-0.84826071 -0.29484606 -0.76984902 0.09025059]]
11
12 arr.shape
13 (3, 4)
復制代碼
其中(3, 4)即代表arr是3行4列的數組,其中dtype為float64
一下函數可以用來創建數組
array將輸入數據轉換為ndarray,類型可制定也可默認
asarray將輸入轉換為ndarray
arange類似內置range
ones、ones_like根據形狀創建一個全1的數組、後者可以復制其他數組的形狀
zeros、zeros_like類似上面,全0
empty、empty_like創建新數組、只分配空間
eye、identity創建對角線為1的對角矩陣
數組的轉置和軸對稱
轉置是多維數組的基本運算之一。可以使用.T屬性或者transpose()來實現。.T就是進行軸對換而transpose則可以接收參數進行更豐富的變換
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print arr.T
[[0 3]
[1 4]
[2 5]]
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print arr
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
print arr.transpose((0,1,2))
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
復制代碼
數組的運算
大小相等的數組之間做任何算術運算都會將運算應用到元素級別。
復制代碼
1 arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
2 print arr
3
4 [[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7
8 print arr*arr
9
10 [[ 0 1 4]
11 [ 9 16 25]
12 [36 49 64]]
13
14 print arr+arr
15
16 [[ 0 2 4]
17 [ 6 8 10]
18 [12 14 16]]
19
20 print arr*4
21
22 [[ 0 4 8]
23 [12 16 20]
24 [24 28 32]]
復制代碼
numpy的簡單計算中,ufunc通用函數是對數組中的數據執行元素級運算的函數。
如:
復制代碼
arr = np.arange(6).reshape((2,3))
print arr
[[0 1 2]
[3 4 5]]
print np.square(arr)
[[ 0 1 4]
[ 9 16 25]]
復制代碼
類似的有:abs,fabs,sqrt,square,exp,log,sign,ceil,floor,rint,modf,isnan,isfinite,isinf,cos,cosh,sin,sinh,tan,tanh,
add,subtract,multiply,power,mod,equal,等等

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