sinc1 = np.vectorize(sinc)
print(‘向量化：’, sinc1(x))
x = np.linspace(-10, 10, 50)
plt.plot(x, sinc1(x))
plt.show()
二元运算
四则运算对应函数
| 运算符 | 对应函数 |
| :-: | :-: |
| a + b | add(a, b) |
| a - b | subtract(a, b) |
| a * b | multiply(a, b) |
| a / b | divide(a, b) |
| a ** b | power(a, b) |
| a % b | remainder(a,b) |
比较与逻辑运算
| 运算符 | 对应函数 |
| :-: | :-: |
| == | equal |
| != | not_equal |
| > | greater |
| >= | greater_equal |
| < | less |
| <= | less_equal |
| & | bitwise_and |
| / | bitwise_or |
| ^ | bitwise_xor |
| ~ | invert |
| >> | right_shift |
| << | left_shift |
ufunc对象
––coding:utf-8––
import numpy as np
“”"
ufunc对象
“”"
reduce方法
op.reduce(a)，将op沿着某个轴应用，使得数组啊的维数降低一维
a = np.array([3, 4, 5, 6, 9])
print(np.add.reduce(a))
print(np.logical_or.reduce(a))
accumulate方法
op.accumulate(a),看成保存reduce每一步的结果所形成的数组
print(np.add.accumulate(a))
print(np.logical_or.accumulate(a))
reduceat方法
op.reduceat(a, indices),将操作符运用到指定的下标上，返回一个与indices大小相同的数组
indices = np.array([0,3])
print(np.add.reduceat(a, indices))
outer方法
op.outer(a, b)，对a中每个元素，将op运用到它与b的每一个元素上所得到的结果
b = np.array([2, 3, 4])
print(np.add.outer(a, b))
print(np.logical_or.outer(a, b))
数组读写
––coding:utf-8––
import numpy as np
“”"
数组读写
“”"
空格（制表符）分隔的文本
data = []
with open(‘file.txt’, ‘r’) as file:
for line in file:
fileds = line.split()
row_data = [float(x) for x in fileds]
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！
由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
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到了这里，关于Numpy 学习之矩阵、函数、二元运算及数组读写，差点挂在了美团三面的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
