【Day 27】NumPy (4)：np.sqrt(), np.square()

前言

今天要来介绍一下用於数学运算的函式，sqrt 开根号，以及 square 平方

NumPy

np.sqrt()

把输入 array 的每个元素都取平方根并回传，完整的语法如下。

np.sqrt(arr, out = None)

• arr ：代表输入的 array。
• out ：如果有 out，会将结果储存在 out 内，此 out 要和 arr 的形状一样。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 4, 9, 16])    # 建立一个 array
out_array = np.zeros(4)             # 建立一个空的 array，大小和 array1 一样大
print(out_array)                    # 检查建立的 array
# [0. 0. 0. 0.]

x = np.sqrt(array1, out_array)    # 把 array 内的元素都取平方根并放入 x，以及放入 out_array

print(x)
# 输出
# [1. 2. 3. 4.]

print(out_array)
# 输出
# [1. 2. 3. 4.]

• 若 out 与 arr 的形状不一样，就会出现 ValueError

  import numpy as np
  
  array1 = np.array([1, 4, 9, 16])
  out_array = np.zeros((2, 2))
  print(out_array)
  
  
  x = np.sqrt(array1, out_array)
  
  print(x)
  print(out_array)
  

  

• 对负数使用 np.sqrt()

  import numpy as np
  
  array1 = np.array([-1, -4, -9, -16])
  
  x = np.sqrt(array1)
  
  print(x)
  

  出现 RuntimeWarning，并回传 nan(非数值)
  

• 对复数使用 np.sqrt()

  import numpy as np
  
  array1 = np.array([1j, 4 + 2j , 1j, 3 + 4j])    # 建立一个 array
  
  x = np.sqrt(array1)
  
  print(x)
  # 输出
  # [0.70710678+0.70710678j 2.05817103+0.48586827j 1.41421356+1.41421356j 2.+1.j]
  

  若有两个不同的平方根只会输出一个。

numpy.square()

把输入 array 的每个元素都取平方并回传，完整的语法如下。

np.square(arr, out = None)

• arr ：代表输入的 array。
• out ：如果有 out，会将结果储存在 out 内，此 out 要和 arr 的形状一样。

import numpy as np

array1 = np.array([1, 4, 9, 16])    # 建立一个 array
out_array = np.zeros(4)             # 建立一个空的 array，大小和 array1 一样大
print(out_array)                    # 检查建立的 array
# 输出
# [0. 0. 0. 0.]

x = np.square(array1, out_array)    # 把 array 内的元素都取平方并放入 x，以及放入 out_array

print(x)
# 输出
# [  1.  16.  81. 256.]

print(out_array)

# 输出
# [  1.  16.  81. 256.]

• 若 out 与 arr 的形状不一样，就会出现 ValueError：同上面 sqrt

• 对负数使用 np.square()

  import numpy as np
  
  array1 = np.array([-1, -4, -9, -16])
  
  x = np.square(array1)
  
  print(x)
  # 输出
  # [  1  16  81 256]
  

• 对复数使用 np.square()

  import numpy as np
  
  array1 = np.array([1 + 5j, 3 + 6j, -9j, 1j])
  
  x = np.square(array1)
  
  print(x)
  # 输出
  # [-24.+10.j -27.+36.j -81. +0.j  -1. +0.j]
  

待续...