NumPy - Operaciones aritméticas
Las matrices de entrada para realizar operaciones aritméticas como sumar (), restar (), multiplicar () y dividir () deben tener la misma forma o deben ajustarse a las reglas de difusión de matrices.
Ejemplo
import numpy as np
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)
print 'First array:'
print a
print '\n'
print 'Second array:'
b = np.array([10,10,10])
print b
print '\n'
print 'Add the two arrays:'
print np.add(a,b)
print '\n'
print 'Subtract the two arrays:'
print np.subtract(a,b)
print '\n'
print 'Multiply the two arrays:'
print np.multiply(a,b)
print '\n'
print 'Divide the two arrays:'
print np.divide(a,b)Producirá la siguiente salida:
First array:
[[ 0. 1. 2.]
[ 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8.]]
Second array:
[10 10 10]
Add the two arrays:
[[ 10. 11. 12.]
[ 13. 14. 15.]
[ 16. 17. 18.]]
Subtract the two arrays:
[[-10. -9. -8.]
[ -7. -6. -5.]
[ -4. -3. -2.]]
Multiply the two arrays:
[[ 0. 10. 20.]
[ 30. 40. 50.]
[ 60. 70. 80.]]
Divide the two arrays:
[[ 0. 0.1 0.2]
[ 0.3 0.4 0.5]
[ 0.6 0.7 0.8]]Analicemos ahora algunas de las otras funciones aritméticas importantes disponibles en NumPy.
numpy.reciprocal ()
Esta función devuelve el recíproco de argumento, elemento-sabio. Para elementos con valores absolutos mayores que 1, el resultado es siempre 0 debido a la forma en que Python maneja la división de enteros. Para el entero 0, se emite una advertencia de desbordamiento.
Ejemplo
import numpy as np
a = np.array([0.25, 1.33, 1, 0, 100])
print 'Our array is:'
print a
print '\n'
print 'After applying reciprocal function:'
print np.reciprocal(a)
print '\n'
b = np.array([100], dtype = int)
print 'The second array is:'
print b
print '\n'
print 'After applying reciprocal function:'
print np.reciprocal(b)Producirá la siguiente salida:
Our array is:
[ 0.25 1.33 1. 0. 100. ]
After applying reciprocal function:
main.py:9: RuntimeWarning: divide by zero encountered in reciprocal
print np.reciprocal(a)
[ 4. 0.7518797 1. inf 0.01 ]
The second array is:
[100]
After applying reciprocal function:
[0]numpy.power ()
Esta función trata los elementos de la primera matriz de entrada como base y los devuelve elevados a la potencia del elemento correspondiente en la segunda matriz de entrada.
import numpy as np
a = np.array([10,100,1000])
print 'Our array is:'
print a
print '\n'
print 'Applying power function:'
print np.power(a,2)
print '\n'
print 'Second array:'
b = np.array([1,2,3])
print b
print '\n'
print 'Applying power function again:'
print np.power(a,b)Producirá la siguiente salida:
Our array is:
[ 10 100 1000]
Applying power function:
[ 100 10000 1000000]
Second array:
[1 2 3]
Applying power function again:
[ 10 10000 1000000000]numpy.mod ()
Esta función devuelve el resto de la división de los elementos correspondientes en la matriz de entrada. La funciónnumpy.remainder() también produce el mismo resultado.
import numpy as np
a = np.array([10,20,30])
b = np.array([3,5,7])
print 'First array:'
print a
print '\n'
print 'Second array:'
print b
print '\n'
print 'Applying mod() function:'
print np.mod(a,b)
print '\n'
print 'Applying remainder() function:'
print np.remainder(a,b)Producirá la siguiente salida:
First array:
[10 20 30]
Second array:
[3 5 7]
Applying mod() function:
[1 0 2]
Applying remainder() function:
[1 0 2]Las siguientes funciones se utilizan para realizar operaciones en matrices con números complejos.
numpy.real() : Devuelve la parte real del argumento de tipo de datos complejos.
numpy.imag() : Devuelve la parte imaginaria del argumento de tipo de datos complejos.
numpy.conj() - devuelve el conjugado complejo, que se obtiene cambiando el signo de la parte imaginaria.
numpy.angle(): Devuelve el ángulo del argumento complejo. La función tiene parámetro de grado. Si es verdadero, se devuelve el ángulo en grados; de lo contrario, el ángulo está en radianes.
import numpy as np
a = np.array([-5.6j, 0.2j, 11. , 1+1j])
print 'Our array is:'
print a
print '\n'
print 'Applying real() function:'
print np.real(a)
print '\n'
print 'Applying imag() function:'
print np.imag(a)
print '\n'
print 'Applying conj() function:'
print np.conj(a)
print '\n'
print 'Applying angle() function:'
print np.angle(a)
print '\n'
print 'Applying angle() function again (result in degrees)'
print np.angle(a, deg = True)Producirá la siguiente salida:
Our array is:
[ 0.-5.6j 0.+0.2j 11.+0.j 1.+1.j ]
Applying real() function:
[ 0. 0. 11. 1.]
Applying imag() function:
[-5.6 0.2 0. 1. ]
Applying conj() function:
[ 0.+5.6j 0.-0.2j 11.-0.j 1.-1.j ]
Applying angle() function:
[-1.57079633 1.57079633 0. 0.78539816]
Applying angle() function again (result in degrees)
[-90. 90. 0. 45.]