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  • np.powernp.linalg.inv

    2020-08-19 19:56:45
    np.powernp.linalg.invnp.powernp.linalg.inv举例 算是自己的锅 np.power np.power(x,y)函数的含义是计算 x 的 y 次方。 np.linalg.inv np.linalg.inv(x)函数的含义是得到x的逆矩阵。 举例 举例 x = np.array([[1....

    np.power与np.linalg.inv

    算是自己的锅

    np.power

    np.power(x,y)函数的含义是计算 x 的 y 次方。

    np.linalg.inv

    np.linalg.inv(x)函数的含义是得到x的逆矩阵。

    举例

    举例

    x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
    x
    '''
    output
     array([[1., 2.],
           [3., 4.]])
    '''
    
    x_power = np.power(x,-1)
    x_power
    '''
    output
    array([[1.        , 0.5       ],
           [0.33333333, 0.25      ]])
    '''
    

    计算过程:

    np.power

    x_inv = np.linalg.inv(x)
    x_inv
    '''
    output
    array([[-2. ,  1. ],
           [ 1.5, -0.5]])
    '''
    

    计算过程:

    np.linalg.inv

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  • np.powernp.newaxis()

    2019-07-18 09:05:28
    1.np.power numpy.power(x1, x2) 数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。 x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.power(x1, 3) array([ 0, 1,...

    1.np.power
    numpy.power(x1, x2)

    数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。

    x1 = range(6)
    >>> x1
    [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> np.power(x1, 3)
    array([  0,   1,   8,  27,  64, 125])
    1
    2
    3
    4
    5
    >>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
    >>> np.power(x1, x2)
    array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])
    1
    2
    3
    >>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
    >>> x2
    array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
           [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
    >>> np.power(x1, x2)
    array([[ 0,  1,  8, 27, 16,  5],
           [ 0,  1,  8, 27, 16,  5]])
    1
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    2.np.newaxis()
    np.newaxis,增加维度

    np.linspace(1, 10, 10)
      array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
    1
    2
    np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:]
     array([[ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]])
    1
    2
     np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis]
      array
     ([[ 1.],
      [ 2.],
      [ 3.],
      [ 4.],
      [ 5.],
      [ 6.],
      [ 7.],
      [ 8.],
      [ 9.],
      [ 10.]])

    In [4]: np.linspace(1, 10, 10).shape
    Out[4]: (10,)%数组

    In [5]: np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:].shape
    Out[5]: (1, 10)%矩阵

    In [6]: np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis].shape
    Out[6]: (10, 1)

    转自:https://blog.csdn.net/qq_40130759/article/details/79664685 
     

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  • np.newaxis和np.power

    千次阅读 2018-03-23 11:01:36
    1.np.powernumpy.power(x1, x2)数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.power(x1, 3) array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125])>>> x2...

    1.np.power

    numpy.power(x1, x2)

    数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。

    x1 = range(6)
    >>> x1
    [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    >>> np.power(x1, 3)
    array([  0,   1,   8,  27,  64, 125])
    >>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
    >>> np.power(x1, x2)
    array([  0.,   1.,   8.,  27.,  16.,   5.])
    >>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
    >>> x2
    array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
           [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
    >>> np.power(x1, x2)
    array([[ 0,  1,  8, 27, 16,  5],
           [ 0,  1,  8, 27, 16,  5]])

    2.np.newaxis()

    np.newaxis,增加维度

    np.linspace(1, 10, 10)
      array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
    np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:]
     array([[ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]])
     np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis]
      array
     ([[ 1.],
      [ 2.],
      [ 3.],
      [ 4.],
      [ 5.],
      [ 6.],
      [ 7.],
      [ 8.],
      [ 9.],
      [ 10.]])
    
    In [4]: np.linspace(1, 10, 10).shape
    Out[4]: (10,)%数组
    
    In [5]: np.linspace(1, 10, 10)[np.newaxis,:].shape
    Out[5]: (1, 10)%矩阵
    
    In [6]: np.linspace(1, 10, 10)[:,np.newaxis].shape
    Out[6]: (10, 1)
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  • np.power()用法总结

    2021-09-05 11:15:42
    np.power()用于数组元素求n次方。 用法 np.power(x1,x2) x1和x2可以是整数类型或数组或者array类型。 x1和x2的列数要相同 例子 import numpy as np x1 = 2 x2 = 3 result = np.power(x1,x2) result OUT: ...

    概述

    np.power()用于数组元素求n次方。

    用法

    np.power(x1,x2)
    

    x1和x2可以是整数类型或数组或者array类型。
    x1和x2的列数要相同

    例子

    import numpy as np
    
    x1 = 2
    x2 = 3
    result = np.power(x1,x2)
    result
    

    OUT:
    在这里插入图片描述

    import numpy as np
    
    x1 = np.array([[0,1],[2,3]])
    x2 = np.array([[3,4],[4,5]])
    result = np.power(x1,x2) # 实际就是相应位置的前者的后者次方(x1[i,j]**x2[i,j])
    result
    

    OUT:
    在这里插入图片描述
    如果列数不相同,则会抛出ValueError的错误
    在这里插入图片描述


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  • np.power函数与内置函数的简单区别

    千次阅读 2018-09-05 15:48:46
    numpy.power函数可以用于列表、矩阵、数组等格式的数据集,并输出array 内置函数pow,仅用于单个元素的次幂运算 x4=[2,3,4] print(pow(x4,2)) #报错 pow...np.power(x4,2) #array([ 4, 9, 16], dtype=int32)  ...
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  • np.power(x1,x2)

    2019-01-08 16:35:57
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  • from numpy\core\umath.py ...def power(x1, x2, *args, **kwargs): # real signature unknown; NOTE: unreliably restored from __doc__ """ power(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind'...
  • https://www.cnblogs.com/luozeng/p/8544012.html
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    千次阅读 2017-12-23 17:18:33
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空空如也

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np.power