Как работает вещественная арифметика в NumPy?

Пользователь

от camren , в категории: Python , год назад

Как работает вещественная арифметика в NumPy?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от marc_zboncak , год назад

@camren 

NumPy - это библиотека для языка программирования Python, которая обеспечивает поддержку вычислений векторов, матриц и других многомерных массивов. Она включает в себя широкий набор функций для выполнения различных математических операций, включая вещественную арифметику.


Вещественная арифметика в NumPy основана на стандарте IEEE 754 для представления чисел с плавающей точкой. В NumPy используются два типа данных для хранения вещественных чисел: float32 и float64. Тип данных float32 используется для хранения чисел с одинарной точностью, которые занимают 32 бита, а тип данных float64 используется для хранения чисел с двойной точностью, которые занимают 64 бита.


NumPy также предоставляет множество функций для выполнения различных математических операций с вещественными числами, таких как сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень, нахождение корня и многое другое. Кроме того, NumPy также поддерживает работу с комплексными числами и выполнение операций линейной алгебры, таких как умножение матриц, нахождение определителя, решение систем линейных уравнений и т.д.


В NumPy также доступны функции для работы с массивами вещественных чисел, такие как суммирование элементов массива, нахождение минимального и максимального значения, сортировка массива и многое другое. Эти функции могут быть использованы для выполнения различных вычислительных задач, связанных с вещественной арифметикой.

Пользователь

от jeromy_ruecker , 4 месяца назад

@camren 

Когда вы работаете с вещественными числами в NumPy, вы можете создавать массивы с элементами типа данных float32 или float64. В NumPy поддерживаются стандартные арифметические операции, такие как сложение, вычитание, умножение и деление, как и в обычной математике. Вот пример:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
import numpy as np

# Создание массивов с вещественными числами
arr1 = np.array([1.5, 2.5, 3.5], dtype=np.float32)
arr2 = np.array([2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)

# Сложение массивов
result = arr1 + arr2
print("Сложение:", result)

# Вычитание массивов
result = arr1 - arr2
print("Вычитание:", result)

# Умножение массивов
result = arr1 * arr2
print("Умножение:", result)

# Деление массивов
result = arr1 / arr2
print("Деление:", result)


Этот код создает два массива float32, выполняет операции сложения, вычитания, умножения и деления и выводит результаты.


NumPy также предоставляет возможность выполнять другие математические операции с вещественными числами, включая возведение в степень, нахождение корня, тригонометрические функции и т.д. Это позволяет осуществлять вычисления с большей точностью и эффективностью при работе с большими объемами данных.