返回Python中用scimath将输入值提高到的幂的结果

本文将讨论如何使用NumPy在Python中用sci数学返回输入值被提升到的幂的结果。

示例

Input: [1,2,3]
Output: [1 4 9]
解释：它返回x到p的幂，（x**p）。

NumPy.lib.scimath.power 方法

NumPy软件包中的lib.scimath.power()方法被用来返回负的输入值被提升到的幂。其结果是(xp)，如果x包含正值，则返回整数或浮点数；如果x包含负值，则输出被转换为复数域。

语法:numpy.lib.scimath.power(x,p)

参数:

x:输入数组或标量。
p:x被乘以的次数。

返回：返回x到幂p，(x**p)，如果x包含负值，则输出被转换到复数域。

示例 1:

在这个例子中，我们导入NumPy包并使用np.array()方法创建一个数组。关于数组的信息，如形状、数据类型和尺寸，可以通过.shape, .dtype , 和 .ndim属性找到。本例中创建了一个正值数组，并使用lib.scimath.power()方法将其提升到幂2。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([1,2,3])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing power of  input values
print(np.lib.scimath.power(array,2))

输出:

[1 2 3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[1 4 9]

示例 2:

在这个例子中，复数的数组被作为输入。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([1+1j,2+2j,3+3j])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# computing power of complex input values
print(np.lib.scimath.power(array,2))

输出:

[1.+1.j 2.+2.j 3.+3.j]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  complex128
[0. +2.j 0. +8.j 0.+18.j]