Python 3 - Lernen und professionell anwenden

Kapitel 30

Rechnen mit NumPy

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Operanden können auch zwei Arrays gleicher Form sein. Die Operationen werden element-

weise ausgeführt (siehe Abbildung 30.1).

Abb. 30.1: Elementweise Addition

Beachten Sie: Der Operator * bewirkt keine Matrizenmultiplikation. Dafür verwenden Sie

die Funktion

dot(). Dazu gleich mehr.

30.7 Funktionen, die elementweise ausgeführt werden

NumPy bietet für Arrays auch die üblichen unären mathematischen Funktionen: sin(),

cos(), tan(), sqrt() (Quadratwurzel), round(), ceil() (Rundung nach oben), floor()

(Rundung nach unten), log(), log10(). Diese Funktionen werden elementweise ausge-

führt. Das heißt, bei einem Aufruf wird die Funktion auf jedes Element des Arrays ange-

wandt und ein Array mit den Ergebnissen zurückgegeben:

Wie mit einfachen Zahlen kann man auch mit Arrays komplexe Terme und verschachtelte

Funktionsaufrufe bilden. Sie werden immer für jedes Element ausgewertet.

>>> import numpy as np

>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]])

>>> a + 1 # zu jedem Element wird eine 1 addiert

array([[1, 2],

[3, 4]])

>>> a * 2 # jedes Element wird mit 2 multipliziert

array([[0, 2],

[4, 6]])

>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]])

>>> a * a

array([[0, 1],

[4, 9]])

>>> a + np.eye(2, 2, dtype=int)

array([[1, 1],

[2, 4]])

>>> x = np.array([1, 10, 100])

>>> np.log10(x)

array([ 0., 1., 2.])