Fonctions arithmétiques NumPy

Il est important de noter que les tableaux doivent avoir la même forme ou suivre les règles de diffusion de tableau.

　import numpy as np　
　a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)　
　print('Premier tableau :')
　print(a)
　print('\n')
　print('Deuxième tableau :')
　b = np.array([10,10,10]　
　print(b)
　print('\n')
　print ('Addition de deux tableaux :')
　print (np.add(a,b))
　print('\n')
　print ('Soustraction de deux tableaux :')
　print (np.subtract(a,b))
　print('\n')
　print ('Multiplication de deux tableaux :')
　print (np.multiply(a,b))
　print('\n')
　print ('Division de deux tableaux :')
　print (np.divide(a,b))

Le résultat de la sortie est :

　Premier tableau :
　[0.　1.　2]]
　　[3.　4.　5]]
　　[6.　7.　8]]
　Deuxième tableau :
　[10　10　10]
　Addition de deux tableaux :
　[10.　11.　12]]
　　[13.　14.　15]]
　　[16.　17.　18]]
　Soustraction de deux tableaux :
　[-10.　-9.　-8]]
　　[　-7.　-6.　-5]]
　　[　-4.　-3.　-2]]
　Multiplication de deux tableaux :
　[[ 0.　10.　20.]]
　　[30.　40.　50.]]
　　[60.　70.　80.]]
　Division de deux tableaux :
　[[0. 0.1　0.2]
　　[0.3　0.4　0.5]
　　[0.6　0.7　0.8]]

En plus, Numpy contient d'autres fonctions arithmétiques importantes.

numpy.reciprocal()

La fonction numpy.reciprocal() retourne la réciproque élément par élément des paramètres. Par exemple 1/4 L'inverse est 4/1。

　import numpy as np　
　a = np.array([0.25,　1.33,　1,　100])　
　print ('Notre tableau est :')
　print(a)
　print('\n')
　print ('Appel de la fonction réciproque :')
　print (np.reciprocal(a))

Le résultat de la sortie est :

　Notre tableau est :
　[ 0.25　1.33　1.　100. ]
　Appel de la fonction réciproque :
　[4. 0.7518797　1. 0.01　]

numpy.power()

La fonction numpy.power() prend les éléments du premier tableau d'entrée comme base et calcule la puissance de ces éléments par rapport aux éléments correspondants du second tableau d'entrée.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,100,1000])　
　print('Notre tableau est ;')
　print(a)
　print('\n')　
　print('Appel de la fonction power :')
　print(np.power(a,2))
　print('\n')
　print('Deuxième tableau :')
　b = np.array([1,2,3]　
　print(b)
　print('\n')
　print('Appel à nouveau de la fonction power :')
　print(np.power(a, b))

Le résultat de la sortie est :

　Notre tableau est ;
　[　10　100　1000]
　Appel de la fonction power :
　[　100　10000　1000000]
　Deuxième tableau :
　[1　2　3]
　Appel à nouveau de la fonction power :
　[　10　10000　1000000000]

numpy.mod()

La fonction numpy.mod() calcule le reste de la division des éléments correspondants de l'array d'entrée. La fonction numpy.remainder() génère également le même résultat.

　import numpy as np　
　a = np.array([10,20,30])　
　b = np.array([3,5,7]　
　print('Premier tableau :')
　print(a)
　print('\n')
　print('Deuxième tableau :')
　print(b)
　print('\n')
　print('Appel de la fonction mod() :')
　print(np.mod(a, b))
　print('\n')
　print('Appel de la fonction remainder() :')
　print(np.remainder(a, b))

　Premier tableau :
　[10　20　30]
　Deuxième tableau :
　[3　5　7]
　Appel de la fonction mod() :
　[1　0　2]
　Appel de la fonction remainder() :
　[1　0　2]