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社区首页 >专栏 >【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.add函数

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.add函数

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阿黎逸阳
发布2023-11-20 16:44:16
5990
发布2023-11-20 16:44:16
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文章被收录于专栏:阿黎逸阳的代码

大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。

而大数据分析的基础是学好编程语言。

本文和你一起来探索Python中的add函数,让你以最短的时间明白这个函数的原理。

也可以利用碎片化的时间巩固这个函数,让你在处理工作过程中更高效。

一、安装numpy包

add是numpy库下的函数,调用需先要安装numpy包。打开cmd,安装语句如下:

代码语言:javascript
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pip install numpy

由于numpy库是数据分析最常用的库之一,所以我早就安装过了,再安装会提示如下内容:

二、add函数定义

代码语言:javascript
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其基本调用语法如下:
代码语言:javascript
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import numpy as np  
  
np.add(x1, x2, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

常用参数详解:

x1:第一个输入数组。

x2:第二个输入数组。这两个数组应具有兼容的形状,或者可以广播到相同的形状。

out:可选参数,用于指定输出数组的位置。如果提供,则将结果存储在该数组中,而不是创建新数组。

其他参数如wherecastingorderdtypesubok可用于进一步控制运算的行为和输出数据类型。

代码语言:javascript
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三、add函数实例
代码语言:javascript
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1   简单数组相加
首先导入numpy库,然后用np.add函数将两个数组中的元素分别相加,具体代码如下:


2   广播不同形状的数组
接着对形状不同的数组应用add函数广播求和。具体代码如下:

import numpy as np  
  
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  
arr2 = np.array([1, 1, 1])  
result = np.add(arr1, arr2)  
print(result)
得到结果:
[[2 3 4]
 [5 6 7]]
可以发现该列中arr2被广播到了与arr1相同的形状。
需要注意的是可以广播求和的数组,其子组件是同型的。

3  使用out参数指定输出数组
接着看下用out参数指定输出数组结果的情形。首先给result变量赋值为全0的数组,具体代码如下:
import numpy as np  

result = np.zeros(3)  
print(result)
得到结果:

[0. 0. 0.]

然后计算两个数组的和,结果指定为result,具体代码如下:

代码语言:javascript
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arr1 = np.array([1, 2, 3])  
arr2 = np.array([4, 5, 6])  
np.add(arr1, arr2, out=result)  
print(result)

得到结果:

代码语言:javascript
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[5. 7. 9.]

需要注意的是指定out结果时,需先定义一个同型的数组,否则会报错。

代码语言:javascript
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4   两个数据框对应元素求和
最后看下add函数对数据框进行求和,具体代码如下:
import pandas as pd 

date1 = pd.DataFrame([[1, -1, 2], [-2, 5, -9]])
date2 = pd.DataFrame([[2, 1, 2], [2, 5, -9]])
np.add(date1, date2)
得到结果:

可以发现add函数的作用也是把数据框对应元素相加,和数组类似,其余情况感兴趣的同学可以自己到python中尝试一下。

至此,Python中的add函数已讲解完毕,如想了解更多Python中的函数,可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2023-11-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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