Numpy.Torget

Den firkantede funksjonen i Numpy lar deg utføre en elementmessig firkant av en inngangsarray. Når du har gitt en matrise, vil funksjonen returnere en rekke lignende form med hvert element i kildekarrayen kvadrat.

Denne funksjonen utfører ikke operasjonen på stedet. Derfor forblir inngangsarrayen uendret.

Funksjonssyntaks

Funksjonssyntaksen er som vist i følgende:

numpy.firkant (x, /, ut = ingen, *, hvor = true, casting = 'same_kind', order = 'k', dtype = ingen, subok = true [, signatur, extobj]) =

Den nødvendige parameteren er x som representerer inngangsarrayen hvis elementer er det du ønsker å kvadratere.

Eksempel 1: Square Int Array

I det følgende eksempel bruker vi firkantet () -funksjonen for å kvadratere verdiene til en int -matrise:

Importer numpy som NP
arr = np.Array (
[[20, 30, 40],
[50,60,70]]]
)
trykk (NP.firkant (arr))

Det gitte eksemplet returnerer en matrise med lignende form med hvert element i inngangsarrayen kvadrat.

[[400 900 1600]
[2500 3600 4900]]

Eksempel 2: firkantet flytende punkts matrise

Du kan også utføre den firkantede operasjonen på en flytende punktsarray som vist i følgende eksempel:

Importer numpy som NP
arr = np.Array (
[[2.2, 3.3, 4.4],
[5.5,6.6,7.7]]
)
trykk (NP.firkant (arr))

Den resulterende matrisen er som følger:

[[4.84 10.89 19.36]
[30.25 43.56 59.29]]

Eksempel 3: Arbeide med komplekse tall

Square -funksjonen lar deg også utføre de firkantede operasjonene på komplekse tall som vist i følgende eksempel:

Importer numpy som NP
arr = np.Array ([[-30J, 30J], [-2j, 2j]])
trykk (NP.firkant (arr))

Funksjonen returnerer kvadratet på den medfølgende matrisen som komplekse tall.

[[-900.+0.J -900.+0.j]
[-4.+0.J -4.+0.j]]

Konklusjon

I denne korte artikkelen dekket vi hvordan du bruker Numpy Square -funksjonen for å få torget til hvert element i inngangsarrayen.