Python – scipy.interpolate.interp1d
scipy.interpolate包中的interp1d()函数用于对一维函数进行插值。它采用x和y等值数组来近似某个函数y=f(x)，然后使用插值来查找新点的值。语法scipy.interpolate.interp1d(x,y)其中x是实值的一维数组，y是实值的N维数组。沿插值轴的y长度必须等于x的长度。示例1让我们考虑以下示例−#导入所
Python – scipy.linalg.tanm()
scipy.linalg包的tanm()函数用于计算输入矩阵的正切。此例程使用expm来计算矩阵指数。语法scipy.linalg.tanm(x)其中x是输入数组或方阵。它返回x的矩阵正切。示例1让我们考虑以下示例−#导入所需的库fromscipyimportlinalgimportnumpyasnp#定义输入数组x=np.array([[69
Python – scipy.linalg.cosm
scipy.linalg包的cosm()函数用于计算输入矩阵的余弦。此例程使用expm来计算矩阵指数。语法scipy.linalg.cosm(x)其中x是输入数组。示例1让我们考虑以下示例−#导入所需的库fromscipyimportlinalgimportnumpyasnp#定义输入数组q=np.array([[121,10],[77,
Python – scipy.linalg.sinm()
scipy.linalg包中的sinm()函数用于计算输入矩阵的正弦。此例程使用expm来计算矩阵指数。语法scipy.linalg.sinm(x)其中x是输入器数组。示例1让我们考虑以下示例−#从scipy导入所需的库fromscipyimportlinalgimportnumpyasnp#定义输入数组X=np.array([[110,12
Python – scipy.linalg.expm
scipy.linalg包的expm()函数用于使用Padé近似计算矩阵指数。Padé近似是给定阶的有理函数对函数的"最佳"近似。在这种技术下，近似值的幂级数与它所近似的函数的幂级数一致。语法scipy.linalg.expm(x)其中x是要指数化的输入矩阵。示例1让我们考虑以下示例−#导入所需的库fromscipyimportlinalgimportnu
在 Python 中将日期时间数组转换为字符串数组，并传递小时日期时间单位
要将日期时间数组转换为字符串数组，请使用PythonNumpy中的numpy.datetime_as_string()方法。该方法返回与输入数组形状相同的字符串数组。第一个参数是要格式化的UTC时间戳数组。"units"参数设置日期时间单位以更改精度。我们已传递小时单位步骤首先，导入所需的库−importnumpyasnp创建一个日期时间数组
在 Python 中返回沿轴的数组最小值或忽略任何 NaN 的最小值
要返回数组最小值或忽略任何NaN的最小值，请使用Python中的numpy.nanmin()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，但删除了指定的轴。如果a是0维数组，或者axis为None，则返回ndarray标量。返回与a相同的dtype。第一个参数a是一个包含所需最小值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试转换。第二个参数axis是计算最小值
使用 Python 中的无穷范数计算线性代数中矩阵的条件数
要计算线性代数中矩阵的条件数，请使用Python中的numpy.linalg.cond()方法。此方法能够使用七种不同范数之一返回条件数，具体取决于p的值。返回矩阵的条件数。可能是无限的。x的条件数定义为x的范数乘以x的逆的范数；范数可以是通常的L2范数或许多其他矩阵范数之一。第一个参数是x，即要寻求其条件数的矩阵。第二个参数是p，即条件数计算中使用的范数的阶数。设置
使用 Python 中的爱因斯坦求和约定计算矩阵转置
einsum()方法评估操作数上的爱因斯坦求和约定。使用爱因斯坦求和约定，许多常见的多维线性代数数组运算可以以简单的方式表示。在隐式模式下，einsum计算这些值。在显式模式下，einsum通过禁用或强制对指定下标标签求和，提供了进一步的灵活性来计算可能不被视为经典爱因斯坦求和运算的其他数组运算。要使用爱因斯坦求和约定计算矩阵转置，请使用Python中的numpy.einsum()方
在 Python 中计算 N 维数组的逆
要计算N维数组的逆，请使用Python中的numpy.linalg.tensorinv()方法。结果是相对于张量点运算tensordot(a,b,ind)的逆，即，在浮点精度范围内，tensordot(tensorinv(a),a,ind)是张量点运算的"恒等"张量。该方法返回a的张量点逆，形状为a.shape[ind:]+a.shape[:ind]。第一个参数
