用Python中的scimath方法返回负输入值被提升到的幂的结果

在这篇文章中，我们将讨论如何用Python和NumPy中的scimath来返回负的输入值被提升到什么程度的结果。

示例

Input: [-1,-2,-3]

输出： [1.-0.j 4.-0.j 9.-0.j] 。

解释：它将x返回到幂p，(x**p)，如果x包含负值，则输出被转换到复数域。

NumPy.lib.scimath.power 方法

NumPy软件包中的lib.scimath.power()被用来返回负的输入值被提升到的幂。结果是(xp)将x返回到幂p，如果x包含负值，结果将被转换到复数域。

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，我们导入了NumPy包，使用np.array()方法创建了一个数组。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。本例中创建了一个负值数组，并使用lib.scimath.power()方法将其提升到幂2。我们可以看到x包含负值，输出被转换为复数域。

# 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 negative 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.-0.j 4.-0.j 9.-0.j]

示例 2:

在这个例子中，lib.scimath.power()方法中传递了一个正值数组。

# 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 negative 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 3:

在这个例子中，没有给出一个正的 “P值”，而是给出了负的力量。

# import packages
import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([25,36])
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 negative power
print(np.lib.scimath.power(array,-2))

输出:

[25 36]
Shape of the array is :  (2,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[0.0016    0.0007716]