NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解

不如归去

舍入小数

在 NumPy 中，主要有五种方法来舍入小数：
截断

去除小数部分，并返回最接近零的浮点数。使用 trunc() 和 fix() 函数。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.trunc([-3.1666, 3.6667])
5. print(arr)

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相同的示例，使用 fix()：

1. import numpy as np
3. arr = np.fix([-3.1666, 3.6667])
5. print(arr)

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四舍五入

around() 函数在数字大于或等于 5 时将前面的数字或小数部分加 1。
例如：将数字四舍五入到 1 个小数位，3.16666 是 3.2。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.around(3.1666, 2)
5. print(arr)

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向下取整

floor() 函数将小数舍入到最接近的较低整数。
例如：3.166 的 floor 是 3。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.floor([-3.1666, 3.6667])
5. print(arr)

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向上取整

ceil() 函数将小数舍入到最接近的较高整数。
例如：3.166 的 ceil 是 4。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.ceil([-3.1666, 3.6667])
5. print(arr)

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NumPy 对数

NumPy 提供了在底数为 2、e 和 10 的情况下执行对数运算的函数。
我们还将探讨如何通过创建自定义的 ufunc 来以任意底数取对数。
如果无法计算对数，所有的对数函数都会在元素中放置 -inf 或 inf。
底数为 2 的对数

使用 log2() 函数执行底数为 2 的对数运算。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.arange(1, 10)
5. print(np.log2(arr))

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注意：arange(1, 10) 函数返回一个从 1（包括）到 10（不包括）的整数数组。
底数为 10 的对数

使用 log10() 函数执行底数为 10 的对数运算。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.arange(1, 10)
5. print(np.log10(arr))

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自然对数，即底数为 e 的对数

使用 log() 函数执行底数为 e 的对数运算。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.arange(1, 10)
5. print(np.log(arr))

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任意底数的对数

NumPy 不提供任意底数的对数函数，所以我们可以使用 frompyfunc() 函数结合内置函数 math.log()，它有两个输入参数和一个输出参数：
示例：

1. from math import log
2. import numpy as np
4. nplog = np.frompyfunc(log, 2, 1)
6. print(nplog(100, 15))

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NumPy 求和

求和和加法有什么区别？
加法是在两个参数之间进行操作，而求和是在 n 个元素上进行操作。
示例：

1. import numpy as np
3. arr1 = np.array([1, 2, 3])
4. arr2 = np.array([1, 2, 3])
6. newarr = np.add(arr1, arr2)
8. print(newarr)

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返回：[2 4 6]
示例

对 arr1 和 arr2 中的值进行求和：

1. import numpy as np
3. arr1 = np.array([1, 2, 3])
4. arr2 = np.array([1, 2, 3])
6. newarr = np.sum([arr1, arr2])
8. print(newarr)

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返回：12
沿轴求和

如果指定 axis=1，则 NumPy 将对每个数组中的数字进行求和。
示例

在以下数组上沿第一个轴执行求和：

1. import numpy as np
3. arr1 = np.array([1, 2, 3])
4. arr2 = np.array([1, 2, 3])
6. newarr = np.sum([arr1, arr2], axis=1)
8. print(newarr)

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返回：[6 6]
累积求和

累积求和意味着部分地对数组中的元素进行相加。
例如：[1, 2, 3, 4] 的部分和将是 [1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4] = [1, 3, 6, 10]。
使用 cumsum() 函数执行部分求和。
示例

在以下数组中执行累积求和：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3])
5. newarr = np.cumsum(arr)
7. print(newarr)

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返回：[1 3 6]
NumPy 乘积

要找到数组中元素的乘积，使用 prod() 函数。
示例：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([1, 2, 3, 4])
5. x = np.prod(arr)
7. print(x)

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返回：24，因为 1*2*3*4 = 24
示例

找到两个数组中元素的乘积：

1. import numpy as np
3. arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
4. arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])
6. x = np.prod([arr1, arr2])
8. print(x)

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返回：40320，因为 1*2*3*4*5*6*7*8 = 40320
沿轴的乘积

如果指定 axis=1，则 NumPy 将返回每个数组的乘积。
示例

在以下数组上沿第一个轴执行乘积：

1. import numpy as np
3. arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
4. arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])
6. newarr = np.prod([arr1, arr2], axis=1)
8. print(newarr)

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返回：[24 1680]
累积乘积

累积乘积意味着部分地进行乘法。
例如：[1, 2, 3, 4] 的部分乘积是 [1, 1*2, 1*2*3, 1*2*3*4] = [1, 2, 6, 24]`
使用 cumprod() 函数执行部分乘积。
示例

对以下数组中所有元素进行累积乘积：

1. import numpy as np
3. arr = np.array([5, 6, 7, 8])
5. newarr = np.cumprod(arr)
7. print(newarr)

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返回：[5 30 210 1680]
最后

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来源:https://www.cnblogs.com/xiaowange/p/18244688
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