Numpy.Quadrat

Die quadratische Funktion in Numpy ermöglicht es Ihnen, ein Elementquadrat eines Eingangsarrays auszuführen. Sobald Sie ein Array angegeben haben, gibt die Funktion ein Array ähnlicher Form mit jedem Element im Quadrat -Array zurück.

Diese Funktion führt den Vorgang nicht an Ort aus. Daher bleibt das Eingangsarray unverändert.

Funktionssyntax

Die Funktionssyntax ist wie im Folgenden dargestellt:

Numpy.Square (x, /, out = None, *, wobei = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dType = none, subok = true [, Signature, ExtObj]) =

Der erforderliche Parameter ist x, der das Eingangsarray darstellt, dessen Elemente das sind, was Sie quadratisch möchten.

Beispiel 1: Quadrat int -Array

Im folgenden Beispiel verwenden wir die Square () -Funktion, um die Werte eines INT -Arrays zu quadrieren:

Numph als NP importieren
arr = np.Array (
[[20, 30, 40],
[50,60,70]]
)
drucken (np.Quadrat (arr))

Das angegebene Beispiel gibt ein Array mit einer ähnlichen Form mit jedem Element des Eingangsarrays zurück.

[[400 900 1600]
[2500 3600 4900]]

Beispiel 2: quadratisches Gleitkomma-Array

Sie können den quadratischen Betrieb auch in einem schwimmenden Punktarray ausführen, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

Numph als NP importieren
arr = np.Array (
[2.2, 3.3, 4.4],
[5.5,6.6,7.7]]]
)
drucken (np.Quadrat (arr))

Das resultierende Array lautet wie folgt:

[4.84 10.89 19.36]
[30.25 43.56 59.29]]

Beispiel 3: Arbeiten mit komplexen Zahlen

Mit der Quadratfunktion können Sie auch die quadratischen Operationen auf komplexen Zahlen ausführen, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

Numph als NP importieren
arr = np.Array ([[-30J, 30J], [-2j, 2j]])
drucken (np.Quadrat (arr))

Die Funktion gibt das Quadrat des bereitgestellten Arrays als komplexe Zahlen zurück.

[[-900.+0.J -900.+0.J]
[-4.+0.J -4.+0.J]]

Abschluss

In diesem kurzen Artikel haben wir behandelt, wie man die Numpy Square -Funktion verwendet, um das Quadrat jedes Elements in das Eingangsarray zu erhalten.