`numpy` — операції з масивами, сумісні з numpy¶

Підмодуль numpy бібліотеки ulab надає API, сумісний з numpy, побудований навколо n-вимірного типу масиву ndarray. Він реалізує ретельно відібрану підмножину CPython numpy: створення масивів, поелементну математику, зведення та статистику, лінійну алгебру, ШПФ, генерацію випадкових чисел, поліноміальну апроксимацію та базові операції вводу/виводу.

Зазвичай підмодуль імпортується як np

from ulab import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.float)
b = np.linspace(0, 1, num=5)
c = np.dot(a.reshape((2, 2)), a.reshape((2, 2)))

Each dtype argument is one of the integer constants exposed at module level: numpy.bool, numpy.uint8, numpy.int8, numpy.uint16, numpy.int16, and numpy.float (the default). The result type ndarray refers to numpy.ndarray.

Підмодулі¶

клас `ndarray` — n-вимірний масив¶

ndarray — це n-вимірний контейнер із підтримкою dtype, що є основою numpy / ulab. Дані зберігаються у суцільному блоці, інтерпретацію якого описує невеликий заголовок (dtype, shape, strides, ndim, itemsize). Багато операцій — reshape, transpose, зрізи — лише змінюють цей заголовок і тому виконуються дуже швидко; методи, що виділяють нову пам’ять (copy, flatten, більшість арифметичних операцій), повертають новий щільний масив.

Цей тип також доступний як ulab.ndarray, numpy.ndarray та (на цій сторінці) просто ndarray.

class numpy.ndarray(values: ndarray | bytes | list | tuple, *, dtype: int = numpy.float)¶

Створити новий ndarray.

Параметри:

values – Вхідні дані. Або інший ndarray (який копіюється глибоко, з перетворенням типу, якщо dtype відрізняється), або будь-який ітерований об’єкт MicroPython. Вкладені ітерабельні об’єкти створюють багатовимірні масиви; всі внутрішні ітерабельні об’єкти повинні мати однакову довжину, інакше виникає ValueError.
dtype – Element type for the new array. One of the type-code integers exposed by numpy (numpy.bool, numpy.uint8, numpy.int8, numpy.uint16, numpy.int16, and numpy.float), or a dtype instance. Defaults to numpy.float.

Фабрична функція numpy.array є стандартним способом створення ndarray; вона передає виклик цьому конструктору.

byteswap(*, inplace: bool = False) → ndarray¶

Swap the byte order of every element. For uint16, int16, and float arrays this reverses the per-element byte order, which is useful when consuming data from peripherals whose endianness does not match the microcontroller’s. For single-byte dtypes (bool, uint8, int8) this is a no-op that returns a view or copy.

Якщо inplace дорівнює False (за замовчуванням), повертається новий ndarray, а оригінал залишається незмінним. Якщо inplace дорівнює True, байти self переставляються на місці та повертається вигляд self.

copy() → ndarray¶: Повернути новий щільний, глибокий клон масиву. Клон має власні дані; зміни в ньому не впливають на оригінал.

flatten(*, order: str = 'C') → ndarray¶

Повернути нову одновимірну копію масиву.

Параметри:: order – 'C' (за замовчуванням) обходить дані у порядку C (останній вісь змінюється найшвидше); 'F' обходить у порядку Fortran (перший вісь змінюється найшвидше).

reshape(shape: int | tuple[int, ...]) → ndarray¶: Повернути вигляд масиву з новою формою. Загальна кількість елементів повинна залишатися незмінною, інакше виникає ValueError. Доступно лише якщо ULAB_MAX_DIMS > 1. Еквівалентно присвоєнню значення атрибуту shape.

sort(*, axis: int | None = -1) → None¶

Відсортувати масив на місці.

Параметри:: axis – Вісь, вздовж якої виконується сортування. -1 (за замовчуванням) сортує вздовж останньої осі; None спочатку розгортає масив, а потім сортує.

tobytes() → bytearray¶: Повернути bytearray, що є псевдонімом базового буфера даних масиву. Записи через повернений bytearray змінюють масив на місці. Виникає ValueError, якщо масив не є щільним (наприклад, зрізаний вигляд).

tolist() → list¶: Повернути вміст масиву у вигляді (можливо, вкладеного) Python list. Глибина вкладеності дорівнює ndim.

transpose() → ndarray¶: Повернути транспонований масив (осі у зворотному порядку). Для одновимірних масивів повертає self. Доступно лише якщо ULAB_MAX_DIMS > 1. Атрибут T є скороченням для цього методу.

dtype: dtype | int¶: Тип даних елементів масиву. Повертає екземпляр dtype, якщо мікропрограму зібрано з увімкненим ULAB_HAS_DTYPE_OBJECT, інакше — базовий однобуквений код типу у вигляді цілого числа.

flat: flatiter¶: Плаский ітератор, що повертає кожен елемент масиву у порядку C. На відміну від flatten(), ітерування flat не виділяє новий масив.

itemsize: int¶: Розмір у байтах одного елемента масиву, отриманий з dtype.

ndim: int¶: Кількість вимірів масиву (довжина shape).

shape: tuple[int, ...]¶: Довжини масиву вздовж кожної осі. Присвоєння кортежу до shape змінює форму масиву на місці (еквівалентно reshape()).

size: int¶: Загальна кількість елементів у масиві (добуток значень shape).

strides: tuple[int, ...]¶: Кількість байтів, на яку потрібно перейти в пам’яті вздовж кожної осі, щоб дістатися до наступного елемента по цій осі.

T: ndarray¶: Транспонований масив; еквівалентно transpose().

Підтримувані оператори¶

ndarray instances support the following operators. Binary operators broadcast their operands following standard numpy broadcasting rules and follow numpy’s upcasting rules (e.g. uint8 + int8 => int16, uint16 + int16 => float).

Arithmetic (binary): +, -, *, /, //, %, **. Reflected (right-hand) operands and the in-place variants +=, -=, *=, /=, %=, **= are also supported. Both ndarray-with-ndarray and ndarray-with-scalar forms are accepted.

Порівняння: ==, !=, <, <=, >, >=. Кожен повертає булевий ndarray транслованої форми.

Bitwise (integer arrays only): &, |, ^. Applying these to a float array raises TypeError.

Унарні: + (повертає копію), - (заперечення; для беззнакових dtype значення оберненні за модулем \(2^N\)), abs() (поелементне абсолютне значення; для беззнакових dtype повертає копію без обчислень), ~ (побітова інверсія, лише для цілочисельних dtype), len() (повертає довжину першої осі).

Індексування та зрізи: a[i], a[i, j, ...], a[start:stop:step], індексування булевою маскою (a[mask]) та індексування масивом цілих (fancy) — усе підтримується як при читанні, так і при записі.

Ітерування: Ітерування по ndarray повертає підмасиви вздовж першої осі (по одному елементу для 1-вимірних масивів). Використовуйте flat для ітерування по кожному скалярному елементу незалежно від розмірності.

Оператор матричного множення @ не реалізований; натомість використовуйте numpy.dot (np.dot(a, b)).

Оператори зсуву (<<, >>) не реалізовані на рівні операторів. Використовуйте numpy.left_shift та numpy.right_shift для поелементних цілочисельних зсувів.

Створення масивів¶

numpy.array(values: ndarray | list | tuple, *, dtype: int = float) → ndarray¶: Створити новий ndarray із вкладеного ітерабельного об’єкта чисел. Альтернативний еквівалентний конструктор для numpy.ndarray.

numpy.arange(start: int | float, stop: int | float | None = None, step: int | float = 1, *, dtype: int | None = None) → ndarray¶: Повернути рівномірно розподілені значення у напіввідкритому інтервалі [start, stop). Якщо задано лише один позиційний аргумент, він інтерпретується як stop з start = 0. Якщо dtype не вказано, він визначається з вхідних даних (цілочисельний, якщо всі start, stop, step є цілими числами в межах діапазону).

numpy.asarray(a: ndarray | list | tuple, *, dtype: int | None = None) → ndarray¶: Якщо a вже є ndarray із dtype, що відповідає dtype (або dtype дорівнює None), повертає a без змін; інакше створює новий масив (з запрошеним перетворенням dtype). Ітерабельні об’єкти перетворюються так само, як у numpy.array.

numpy.concatenate(arrays: tuple, *, axis: int = 0) → ndarray¶: З’єднати послідовність ndarray вздовж наявної осі axis. Усі вхідні масиви повинні мати однаковий dtype, ndim та форму за всіма осями, крім axis.

numpy.diag(a: ndarray, *, k: int = 0) → ndarray¶: Для двовимірного a повертає одновимірний масив, що містить k-ту діагональ. Для одновимірного a повертає двовимірний квадратний масив із a, розміщеним на k-й діагоналі. k може бути позитивним (вище головної діагоналі) або від’ємним (нижче).

numpy.empty(shape: int | tuple[int, ...], *, dtype: int = float) → ndarray¶: Псевдонім для zeros; повертає заповнений нулями масив заданої shape та dtype. (ulab не залишає буфер неініціалізованим.)

numpy.eye(N: int, M: int | None = None, k: int = 0, *, dtype: int = float) → ndarray¶: Повернути двовимірний масив N x M (квадратний N x N, якщо M дорівнює None) з одиницями на k-й діагоналі та нулями в інших місцях.

numpy.frombuffer(buffer: bytes, *, dtype: int = float, count: int = -1, offset: int = 0) → ndarray¶: Інтерпретувати об’єкт, що підтримує протокол буфера, як одновимірний ndarray із заданим dtype. count — кількість елементів для читання (-1 читає всі доступні); offset пропускає відповідну кількість байтів на початку буфера.

numpy.full(shape: int | tuple[int, ...], fill_value: int | float | bool, *, dtype: int = float) → ndarray¶: Повернути новий масив заданої shape та dtype з кожним елементом, встановленим у fill_value.

numpy.linspace(start: float, stop: float, num: int = 50, *, endpoint: bool = True, retstep: bool = False, dtype: int = float) → ndarray | tuple[ndarray, float]¶: Return num evenly spaced samples over the closed interval [start, stop] (or half-open if endpoint is False). When retstep is True, return a tuple (samples, step).

numpy.logspace(start: float, stop: float, num: int = 50, *, base: float = 10.0, endpoint: bool = True, dtype: int = float) → ndarray¶: Повернути num вибірок, рівномірно розподілених у логарифмічному масштабі: результат починається з base ** start та закінчується base ** stop.

numpy.meshgrid(*xi: ndarray, indexing: str = 'xy') → tuple[ndarray, ...]¶: Повернути кортеж матриць координат із послідовності одновимірних масивів координат. При indexing 'xy' (за замовчуванням) перші два входи трактуються як декартові координати та їхні осі виходу переставляються; при 'ij' використовується матричне індексування. Реалізація відповідає еквіваленту NumPy з copy=True та sparse=False.

numpy.ones(shape: int | tuple[int, ...], *, dtype: int = float) → ndarray¶: Повернути новий масив заданої shape та dtype, заповнений одиницями.

numpy.zeros(shape: int | tuple[int, ...], *, dtype: int = float) → ndarray¶: Повернути новий масив заданої shape та dtype, заповнений нулями.

Огляд / друк¶

numpy.get_printoptions() → dict¶: Повернути поточні параметри друку масивів у вигляді словника з ключами threshold та edgeitems.

numpy.set_printoptions(*, threshold: int | None = None, edgeitems: int | None = None) → None¶: Встановити параметри друку масивів. threshold — максимальна кількість елементів масиву, що виводяться повністю; edgeitems — кількість елементів, що відображаються на кожному кінці осі при скороченому виведенні масиву.

numpy.ndinfo(array: ndarray) → None¶: Вивести діагностичну інформацію (форма, кроки, dtype, розмір елемента тощо) про array.

numpy.size(a: ndarray, *, axis: int | None = None) → int¶: Повернути кількість елементів a вздовж axis; якщо axis дорівнює None, повертає загальну кількість елементів (добуток значень ndarray.shape).

Порівняння¶

numpy.clip(a: ndarray | int | float, a_min: ndarray | int | float, a_max: ndarray | int | float) → ndarray | int | float¶: Обрізати значення a так, щоб a_min <= result <= a_max. Еквівалентно maximum(a_min, minimum(a, a_max)); трансляція слідує тим самим правилам, що й minimum.

numpy.equal(x1: ndarray | int | float, x2: ndarray | int | float) → ndarray | bool¶: Поелементне x1 == x2; повертає булевий ndarray (або скаляр bool, якщо обидва входи є скалярами). Надається для сумісності — оператор == для масивів дає той самий результат.

numpy.not_equal(x1: ndarray | int | float, x2: ndarray | int | float) → ndarray | bool¶: Поелементне x1 != x2; булевий аналог equal.

numpy.isfinite(x: ndarray | int | float) → ndarray | bool¶: Повернути булевий масив (або скаляр), що дорівнює True там, де вхідне значення є скінченним. Цілочисельні входи завжди є скінченними.

numpy.isinf(x: ndarray | int | float) → ndarray | bool¶: Повернути булевий масив (або скаляр), що дорівнює True там, де вхідне значення є нескінченним. Цілочисельні входи ніколи не є нескінченними.

numpy.maximum(x1: ndarray | int | float, x2: ndarray | int | float) → ndarray | int | float¶: Поелементний максимум двох масивів / скалярів. Аргументи транслюються разом; якщо dtype відрізняються, результат має підвищений тип.

numpy.minimum(x1: ndarray | int | float, x2: ndarray | int | float) → ndarray | int | float¶: Поелементний мінімум двох масивів / скалярів; аналог maximum.

numpy.nonzero(a: ndarray) → tuple[ndarray, ...]¶: Повернути кортеж ndarray, по одному на кожен вимір a, що містять індекси ненульових елементів a.

numpy.where(condition: ndarray | int | float, x: ndarray | int | float, y: ndarray | int | float) → ndarray¶: Повернути ndarray, елементи якого беруться з x там, де condition є істиною, та з y в іншому випадку. Три входи транслюються разом; вихідний dtype є підвищеним типом x та y.

Числові зведення¶

numpy.all(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None) → ndarray | bool¶: Перевірити, чи всі елементи вздовж axis мають значення True. При axis=None (за замовчуванням) перевіряється розгорнутий масив і повертається один bool.

numpy.any(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None) → ndarray | bool¶: Перевірити, чи хоч один елемент вздовж axis має значення True. При axis=None перевіряється розгорнутий масив.

numpy.argmax(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None) → ndarray | int¶: Повернути індекс максимального елемента вздовж axis. При axis=None масив розгортається і повертається одне ціле число.

numpy.argmin(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None) → ndarray | int¶: Повернути індекс мінімального елемента вздовж axis. При axis=None масив розгортається і повертається одне ціле число.

numpy.argsort(a: ndarray, *, axis: int = -1) → ndarray¶: Повернути ndarray беззнакових цілих індексів, записи якого сортують a у порядку зростання вздовж axis. Вихідний dtype — uint16, тому жодна вісь не може мати більше 65535 елементів. axis=None не підтримується.

numpy.cross(a: ndarray, b: ndarray) → ndarray¶: Повернути векторний добуток двох одновимірних масивів довжиною 3.

numpy.diff(a: ndarray, *, n: int = 1, axis: int = -1) → ndarray¶: Повернути n-ту дискретну кінцеву різницю a вздовж axis. n повинно бути в діапазоні 0..9 (трафарет диференціювання зберігається в int8); довжина по axis зменшується на n. Ключові слова prepend та append numpy не реалізовані.

numpy.flip(a: ndarray, *, axis: int | None = None) → ndarray¶: Повернути новий масив із зміненим на протилежний порядком елементів вздовж axis; при axis=None масив обертається вздовж кожної осі.

numpy.max(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, keepdims: bool = False) → ndarray | int | float¶: Повернути максимальний елемент вздовж axis. При axis=None (за замовчуванням) розгорнутий масив зводиться до скаляра. Ключове слово out numpy не реалізоване.

numpy.min(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, keepdims: bool = False) → ndarray | int | float¶: Повернути мінімальний елемент вздовж axis; аналог max.

numpy.mean(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, keepdims: bool = False) → ndarray | float¶: Повернути середнє арифметичне вздовж axis. При axis=None (за замовчуванням) повертається середнє розгорнутого масиву у вигляді float.

numpy.median(a: ndarray, *, axis: int | None = None) → ndarray | float¶: Повернути медіану вздовж axis. При axis=None масив спочатку розгортається. Вихідний dtype завжди float.

numpy.roll(a: ndarray, shift: int, *, axis: int | None = None) → ndarray¶: Повернути a з елементами, зсунутими (циклічно) на shift позицій. При axis=None (за замовчуванням) масив спочатку розгортається. Від’ємні зсуви виконуються у протилежному напрямку.

numpy.sort(a: ndarray, *, axis: int = -1) → ndarray¶: Повернути відсортовану копію a вздовж axis за допомогою сортування купою. При axis=None масив спочатку розгортається. Ключові слова kind та order numpy не реалізовані.

numpy.std(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, ddof: int = 0, keepdims: bool = False) → ndarray | float¶: Повернути стандартне відхилення вздовж axis. ddof — дельта ступенів свободи; використовуваний дільник — N - ddof.

numpy.sum(a: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, keepdims: bool = False) → ndarray | int | float¶: Повернути суму вздовж axis. При axis=None повертається загальна сума розгорнутого масиву у вигляді скаляра.

Статистика¶

numpy.bincount(x: ndarray, *, weights: ndarray | None = None, minlength: int | None = None) → ndarray¶: Підрахувати кількість входжень кожного значення в одновимірному масиві x цілих невід’ємних чисел. dtype x повинен бути uint8 або uint16. Якщо задано weights, кожен запис x вносить відповідну йому вагу замість 1, а вихідний dtype — float; інакше вихідний dtype — uint16. Якщо задано minlength, вихідний масив має не менше ніж стільки елементів (зайві записи дорівнюють нулю).

numpy.trace(m: ndarray) → int | float¶: Повернути суму діагональних елементів квадратної матриці m. Тип результату відповідає dtype m (цілочисельні масиви дають int, масиви з плаваючою крапкою — float).

Перетворення¶

numpy.compress(condition: ndarray | list | tuple, a: ndarray, *, axis: int | None = None) → ndarray¶: Повернути зрізи a, вибрані вздовж axis за булевим condition. При axis=None використовується розгорнутий масив.

numpy.delete(a: ndarray, indices: int | ndarray | list | tuple | range, *, axis: int | None = None) → ndarray¶: Повернути копію a з вилученими записами за indices вздовж axis. При axis=None масив спочатку розгортається. Від’ємні індекси відраховуються від кінця axis; indices сортується внутрішньо перед видаленням.

numpy.dot(m1: ndarray, m2: ndarray) → ndarray | float¶: Повернути скалярний добуток двох масивів. Для двох одновимірних масивів це внутрішній добуток (скаляр float). Для двовимірних масивів це матричне множення; внутрішні розміри повинні збігатися. Результат завжди має dtype float.

Апроксимація¶

numpy.interp(x: ndarray, xp: ndarray, fp: ndarray, *, left: float | None = None, right: float | None = None) → ndarray¶: Одновимірна лінійна інтерполяція. xp повинен бути монотонно зростаючим одновимірним масивом незалежних значень; fp містить відповідні залежні значення; x — точки, у яких обчислюється інтерполянт. left та right замінюють значення, що повертається при x < xp[0] та x > xp[-1] відповідно (за замовчуванням: fp[0] та fp[-1]).

numpy.trapz(y: ndarray, x: ndarray | None = None, dx: float = 1.0) → float¶: Інтегрувати y за допомогою складеного трапецієвидного правила. Якщо задано x, воно вказує позиції вибірок, що відповідають y; інакше використовується крок dx. y (і x) повинні бути одновимірними.

Вибірка¶

numpy.take(a: ndarray, indices: ndarray | list | tuple, *, axis: int | None = None, out: ndarray | None = None, mode: str | None = None) → ndarray¶: Взяти елементи з a за заданими indices вздовж axis. При axis=None використовується розгорнутий масив. mode визначає поведінку при виході за межі: "raise" (за замовчуванням — викинути ValueError), "wrap" (за модулем довжини осі) або "clip" (обрізати до допустимого діапазону; від’ємні індекси не дозволяються). Якщо задано out, результат записується в нього.

Побітові операції¶

numpy.bitwise_and(x1: ndarray, x2: ndarray) → ndarray¶: Поелементне побітове І двох цілочисельних масивів; трансляція підтримується. Нецілочисельний dtype викликає виключення.

numpy.bitwise_or(x1: ndarray, x2: ndarray) → ndarray¶: Поелементне побітове АБО двох цілочисельних масивів.

numpy.bitwise_xor(x1: ndarray, x2: ndarray) → ndarray¶: Поелементне побітове XOR двох цілочисельних масивів.

numpy.left_shift(x1: ndarray, x2: ndarray) → ndarray¶: Поелементний побітовий зсув x1 вліво на x2 бітів; обидва масиви повинні мати цілочисельний dtype.

numpy.right_shift(x1: ndarray, x2: ndarray) → ndarray¶: Поелементний побітовий зсув x1 вправо на x2 бітів; обидва масиви повинні мати цілочисельний dtype.

Фільтрація¶

numpy.convolve(a: ndarray, v: ndarray) → ndarray¶: Повернути дискретну лінійну згортку двох одновимірних масивів. Підтримується лише режим "full"; ключове слово mode numpy не приймається (інші режими можна отримати шляхом зрізу повного результату). Довжина виходу — len(a) + len(v) - 1.

Поліноміальні операції¶

numpy.polyfit(x: ndarray | list | tuple, y: ndarray | list | tuple, deg: int) → ndarray¶

numpy.polyfit(y: ndarray | list | tuple, deg: int) → ndarray: Апроксимувати поліном ступеня deg до точок даних (x, y) методом найменших квадратів та повернути коефіцієнти полінома (від найвищого ступеня). Якщо x не задано, використовується range(len(y)). Виникає ValueError, якщо довжини x та y різняться.

numpy.polyval(p: ndarray | list | tuple, x: ndarray | list | tuple | int | float) → ndarray | float¶: Обчислити значення полінома з коефіцієнтами p (від найвищого ступеня) у точці x. Якщо x — скаляр, повертається float, інакше — ndarray.

Введення/виведення¶

numpy.load(file: str) → ndarray¶: Зчитати масив, раніше збережений за допомогою save, з file (платформонезалежний формат numpy .npy). Порядок байтів перетворюється на льоту, якщо порядок байтів файлу відрізняється від порядку байтів хоста.

numpy.loadtxt(file: str, *, delimiter: str | None = None, comments: str = '#', max_rows: int = -1, usecols: int | ndarray | list | tuple | None = None, dtype: int = float, skiprows: int = 0) → ndarray¶: Зчитати числові дані з текстового file та повернути їх як ndarray. delimiter за замовчуванням — пробільні символи; comments — маркер рядкового коментаря; max_rows обмежує кількість зчитуваних рядків даних (-1 — усі); usecols вибирає стовпці за індексом; skiprows пропускає відповідну кількість початкових рядків. Якщо dtype не є float, значення перетворюються шляхом округлення.

numpy.save(file: str, a: ndarray) → None¶: Зберегти a у file у платформонезалежному форматі numpy .npy.

numpy.savetxt(file: str, a: ndarray, *, delimiter: str = ' ', header: str | None = None, footer: str | None = None, comments: str = '# ') → None¶: Записати a у file у текстовому форматі. delimiter розділяє значення в рядку; header та footer, якщо вказані, записуються до/після даних, кожне з префіксом comments. Значення записуються у форматі числа з плаваючою крапкою.

Універсальні функції¶

Поелементні математичні функції. Кожна приймає скаляр або ndarray і повертає результат відповідної форми (скаляр float для скалярного входу, ndarray для масивного входу). При виклику з ndarray результат — новий ndarray з плаваючою крапкою; необов’язкове ключове слово out може бути передано для запису результату в попередньо виділений float ndarray такого самого розміру.

numpy.acos(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний косинус (арккосинус) кожного елемента x; результат — у радіанах.

numpy.acosh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний гіперболічний косинус кожного елемента x.

numpy.arctan2(y: ndarray | float, x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити двоаргументний зворотний тангенс atan2(y, x) поелементно; підтримує трансляцію між двома входами.

numpy.around(x: ndarray, /, decimals: int = 0) → ndarray¶: Округлити елементи ndarray x до заданої кількості decimals знаків після коми; перший аргумент повинен бути ndarray.

numpy.asin(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний синус (арксинус) кожного елемента x; результат — у радіанах.

numpy.asinh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний гіперболічний синус кожного елемента x.

numpy.atan(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний тангенс (арктангенс) кожного елемента x; результат — у радіанах.

numpy.atanh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити зворотний гіперболічний тангенс кожного елемента x.

numpy.ceil(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити стелю (найменше ціле число, не менше значення) кожного елемента x.

numpy.cos(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити косинус кожного елемента x (у радіанах).

numpy.cosh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити гіперболічний косинус кожного елемента x.

numpy.degrees(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Перетворити кожен елемент x з радіанів у градуси.

numpy.exp(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Compute the exponential e**x of each element of x.

numpy.expm1(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити exp(x) - 1 кожного елемента x з покращеною точністю поблизу нуля.

numpy.floor(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити підлогу (найбільше ціле число, не більше значення) кожного елемента x.

numpy.log(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити натуральний логарифм кожного елемента x.

numpy.log10(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити логарифм за основою 10 кожного елемента x.

numpy.log2(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити логарифм за основою 2 кожного елемента x.

numpy.radians(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Перетворити кожен елемент x з градусів у радіани.

numpy.sin(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити синус кожного елемента x (у радіанах).

numpy.sinc(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити нормовану функцію sinc sin(pi*x) / (pi*x) кожного елемента x.

numpy.sinh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити гіперболічний синус кожного елемента x.

numpy.sqrt(x: ndarray | float, /, *, dtype: int = float) → ndarray | float¶: Compute the square root of each element of x.

numpy.tan(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити тангенс кожного елемента x (у радіанах).

numpy.tanh(x: ndarray | float, /) → ndarray | float¶: Обчислити гіперболічний тангенс кожного елемента x.

numpy.vectorize(f: Callable[[float], float], /, *, otypes: int | None = None) → Callable¶: Повернути викликаний об’єкт, що застосовує функцію Python f поелементно до скаляра, ітерабельного об’єкта або ndarray; otypes вибирає вихідний dtype (за замовчуванням float).

Константи¶

numpy.e: float¶: Число Ейлера \(e \approx 2.71828\).

numpy.pi: float¶: \(\pi \approx 3.14159\).

numpy.inf: float¶: IEEE-754 позитивна нескінченність для числа з плаваючою крапкою.

numpy.nan: float¶: IEEE-754 «не є числом» (NaN) для числа з плаваючою крапкою.

numpy.bool: int¶: Код dtype для булевих масивів (зберігається як uint8).

numpy.uint8: int¶: Код dtype для масивів беззнакових 8-бітних цілих чисел.

numpy.int8: int¶: Код dtype для масивів знакових 8-бітних цілих чисел.

numpy.uint16: int¶: Код dtype для масивів беззнакових 16-бітних цілих чисел.

numpy.int16: int¶: Код dtype для масивів знакових 16-бітних цілих чисел.

numpy.float: int¶: Код dtype для масивів 32-бітних чисел з плаваючою крапкою.

numpy — операції з масивами, сумісні з numpy¶