NumPy-Arithmetische Funktionen

Zu beachten ist, dass die Arrays die gleiche Form oder die Broadcasting-Regeln einhalten müssen.

　import numpy as np　
　a　=　np.arange(9,　dtype　=　np.float_).reshape(3,3)　
　print('Erster Array:')
　print(a)
　print('\n')
　print('Zweiter Array:')
　b = np.array([10,10,10]　
　print(b)
　print('\n')
　print　('Addition zweier Arrays:')
　print　(np.add(a,b))
　print('\n')
　print　('Subtraktion zweier Arrays:')
　print　(np.subtract(a,b))
　print('\n')
　print　('Multiplikation zweier Arrays:')
　print　(np.multiply(a,b))
　print('\n')
　print　('Division zweier Arrays:')
　print　(np.divide(a,b))

Ausgaberesultat:

　Erster Array:
　[[0.　1.　2]]
　　[3.　4.　5]]
　　[6.　7.　8]]
　Zweiter Array:
　[10　10　10]
　Addition zweier Arrays:
　[10.　11.　12]]
　　[13.　14.　15]]
　　[16.　17.　18]]
　Subtraktion zweier Arrays:
　[-10.　-9.　-8]]
　　[　-7.　-6.　-5]]
　　[　-4.　-3.　-2]]
　Multiplikation zweier Arrays:
　[[　0.　10.　20.]]
　　[30.　40.　50.]]
　　[60.　70.　80.]]
　Division zweier Arrays:
　[[0.　0.1　0.2]
　　[0.3　0.4　0.5]
　　[0.6　0.7　0.8]]

Darüber hinaus enthält Numpy auch andere wichtige arithmetische Funktionen.

numpy.reciprocal()

Die Funktion numpy.reciprocal() gibt die umgekehrte Zahl jedes Elements des Parameters zurück. Zum Beispiel 1/4 Der Invers ist 4/1。

　import numpy as np　
　a　=　np.array([0.25,　1.33,　1,　100])　
　print　('Unser Array ist:')
　print(a)
　print('\n')
　print　('Aufruf der reciprocal-Funktion:')
　print　(np.reciprocal(a))

Ausgaberesultat:

　Unser Array ist:
　[　0.25　1.33　1.　100.　]
　Aufruf der Funktion reciprocal:
　[4.　0.7518797　1.　0.01　]

numpy.power()

Die Funktion numpy.power() nimmt die Elemente des ersten Eingangsarrays als Basis und berechnet die Potenz mit den entsprechenden Elementen des zweiten Eingangsarrays.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,100,1000])　
　print('Unser Array ist;')
　print(a)
　print('\n')　
　print('Aufruf der Funktion power():')
　print(np.power(a,2))
　print('\n')
　print('Zweiter Array:')
　b = np.array([1,2,3]　
　print(b)
　print('\n')
　print('Aufruf der Funktion power() erneut:')
　print(np.power(a,b))

Ausgaberesultat:

　Unser Array ist;
　[　10　100　1000]
　Aufruf der Funktion power():
　[　100　10000　1000000]
　Zweiter Array:
　[1　2　3]
　Aufruf der Funktion power() erneut:
　[　10　10000　1000000000]

numpy.mod()

numpy.mod() berechnet den Rest der Division der entsprechenden Elemente im Eingabearray. Die Funktion numpy.remainder() ergibt dasselbe Ergebnis.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,20,30])　
　b = np.array([3,5,7]　
　print('Erster Array:')
　print(a)
　print('\n')
　print('Zweiter Array:')
　print(b)
　print('\n')
　print('Aufruf der Funktion mod():')
　print(np.mod(a,b))
　print('\n')
　print('Aufruf der Funktion remainder():')
　print(np.remainder(a,b))

　Erster Array:
　[10　20　30]
　Zweiter Array:
　[3　5　7]
　Aufruf der Funktion mod():
　[1　0　2]
　Aufruf der Funktion remainder():
　[1　0　2]