在 Numpy 中，使用给定值对数组元素进行幂运算，并以不同类型显示结果
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/3 2:07:17
要使用给定值对数组元素进行幂运算，请使用 Python 中的 numpy.power() 方法。其中，第一个参数是底数和第二个指数。dtype 参数用于设置输出数据类型。
将 x1 中的每个底数提升到 x2 中位置对应的幂。x1 和 x2 必须可广播到相同的形状。整数类型的负整数幂运算将引发 ValueError。负值非整数幂运算将返回 nan。要获得复数结果，请将输入转换为复数，或将 dtype 指定为复数。
该条件通过输入进行广播。在条件为 True 的位置，输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置，输出数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了未初始化的输出数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建一个数组 −
arr = np.array([5, 10, 25, 30, 40, 50])
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
Set the exponent −
p = 2.5
要使用给定值对数组元素进行幂运算，请使用 Python 中的 numpy.power() 方法。其中，第一个参数是底数，第二个参数是指数。dtype 参数用于设置输出数据类型 −
print("
结果...
",np.power(arr, p, dtype = complex))
示例
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([5, 10, 25, 30, 40, 50])
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 设置指数
p = 2.5
# 要用给定值对数组元素进行幂运算，请使用 Python 中的 numpy.power() 方法。
# 这里，第一个参数是底数，第二个参数是指数。
# dtype 参数用于设置输出数据类型。
print("
结果...
",np.power(arr, p, dtype = complex))
输出
数组... [ 5 10 25 30 40 50] 我们的数组类型... int64 我们的数组维度... 1 我们的数组形状... (6,) 结果... [ 55.90169944+0.j 316.22776602+0.j 3125. +0.j 4929.50301755+0.j 10119.28851254+0.j 17677.66952966+0.j]
