原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.power.html
校对:(虚位以待)
numpy.
power
(x1, x2[, out]) = <ufunc 'power'>第一个数组元素从第二个数组提升到权力,逐元素。
将x1中的每个基数提高为x2中位置相应的幂。x1和x2必须可以广播到相同的形状。
参数: | x1:array_like
x2:array_like
|
---|---|
返回: | y:ndarray
|
例子
立方体列表中的每个元素。
>>> x1 = range(6)
>>> x1
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.power(x1, 3)
array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125])
将碱基提高到不同的指数。
>>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0]
>>> np.power(x1, x2)
array([ 0., 1., 8., 27., 16., 5.])
广播的效果。
>>> x2 = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> x2
array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
[1, 2, 3, 3, 2, 1]])
>>> np.power(x1, x2)
array([[ 0, 1, 8, 27, 16, 5],
[ 0, 1, 8, 27, 16, 5]])