常量#
NumPy 包括几个常量:
- numpy.e#
欧拉常数,自然对数的底,纳皮尔常数.
e = 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995...参见
exp : 指数函数 log : 自然对数
参考
- numpy.euler_gamma#
γ = 0.5772156649015328606065120900824024310421...参考
- numpy.inf#
(正)无穷大的 IEEE 754 浮点表示.
返回
- yfloat
正无穷大的浮点表示.
参见
isinf : 显示哪些元素是正无穷大或负无穷大
isposinf : 显示哪些元素是正无穷
isneginf : 显示哪些元素是负无穷
isnan : 显示哪些元素不是数字(Not a Number)
isfinite : 显示哪些元素是有限的(不是非数字,正无穷或负无穷中的任何一个)
注释
NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准(IEEE 754).这意味着非数字不等同于无穷大.同样,正无穷大也不等同于负无穷大.但是无穷大等同于正无穷大.
示例
>>> import numpy as np
>>> np.inf
inf
>>> np.array([1]) / 0.
array([inf])
- numpy.nan#
非数字 (NaN) 的 IEEE 754 浮点表示.
返回
y : 非数字的浮点表示.
参见
isnan : 显示哪些元素不是数字.
isfinite : 显示哪些元素是有限的(不是非数字,正无穷或负无穷中的任何一个)
注释
NumPy 使用 IEEE 二进制浮点数算术标准(IEEE 754).这意味着非数字不等同于无穷大.
示例
>>> import numpy as np
>>> np.nan
nan
>>> np.log(-1)
np.float64(nan)
>>> np.log([-1, 1, 2])
array([ nan, 0. , 0.69314718])
- numpy.newaxis#
None 的便捷别名,可用于索引数组.
示例
>>> import numpy as np
>>> np.newaxis is None
True
>>> x = np.arange(3)
>>> x
array([0, 1, 2])
>>> x[:, np.newaxis]
array([[0],
[1],
[2]])
>>> x[:, np.newaxis, np.newaxis]
array([[[0]],
[[1]],
[[2]]])
>>> x[:, np.newaxis] * x
array([[0, 0, 0],
[0, 1, 2],
[0, 2, 4]])
外积,与 outer(x, y) 相同:
>>> y = np.arange(3, 6)
>>> x[:, np.newaxis] * y
array([[ 0, 0, 0],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 8, 10]])
x[np.newaxis, :] 等价于 x[np.newaxis] 和 x[None] :
>>> x[np.newaxis, :].shape
(1, 3)
>>> x[np.newaxis].shape
(1, 3)
>>> x[None].shape
(1, 3)
>>> x[:, np.newaxis].shape
(3, 1)
- numpy.pi#
pi = 3.1415926535897932384626433...参考