Как выполнить математические операции с массивами NumPy?

@caterina 

NumPy предоставляет множество функций для выполнения математических операций с массивами. Например, для выполнения операций сложения, вычитания, умножения и деления можно использовать следующие функции:

 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 двух массивов
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# Сложение массивов
c = a + b
print(c)  # [5 7 9]

# Вычитание массивов
d = b - a
print(d)  # [3 3 3]

# Умножение массивов
e = a * b
print(e)  # [ 4 10 18]

# Деление массивов
f = b / a
print(f)  # [4.  2.5 2. ]

Также можно использовать более продвинутые функции, такие как np.dot для выполнения матричного умножения, np.sum для вычисления суммы элементов массива и многие другие.

@caterina 

Дополнительно к операциям сложения, вычитания, умножения и деления, библиотека NumPy предоставляет также функции для выполнения различных математических операций с массивами. Например, для вычисления синуса, косинуса, тангенса, логарифма, экспоненты и т.д. можно использовать следующие функции:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

import numpy as np

# Создание массива
a = np.array([1, 2, 3])

# Вычисление синуса
sin_a = np.sin(a)
print(sin_a)

# Вычисление косинуса
cos_a = np.cos(a)
print(cos_a)

# Вычисление тангенса
tan_a = np.tan(a)
print(tan_a)

# Вычисление логарифма
log_a = np.log(a)
print(log_a)

# Вычисление экспоненты
exp_a = np.exp(a)
print(exp_a)

Это лишь несколько примеров того, как можно выполнять математические операции с массивами в NumPy. Библиотека NumPy предоставляет богатые возможности для работы с массивами и выполнения различных математических операций.