ulab.numpy – 数值逼近方法

• ulab.numpy.fft –ft – 频域函数
  • fft
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  • norm
  • qr

ulab.numpy.interp(x: ndarray, xp: ndarray, fp: ndarray, *, left: Optional[_float] = None, right: Optional[_float] = None) → ndarray

参数

• x (ulab.numpy.ndarray) – 评估插值的 x 坐标。

• xp (ulab.numpy.ndarray) – 数据点的 x 坐标，必须增加

• fp (ulab.numpy.ndarray) –数据点的 y 坐标，长度与 xp 相同

• left – 要返回的值，默认为。x < xp[0], default is fp[0].

• right – 要返回的值，默认为。x > xp[-1], default is fp[-1].

将一维分段线性插值返回给具有给定离散数据点 (xp, fp) 的函数，在 x 处计算。

ulab.numpy.trapz(y: ndarray, x: Optional[ndarray] = None, dx: _float = 1.0) → _float

参数

• ulab.numpy.ndarray y (1D) – 因变量的值

• ulab.numpy.ndarray x (1D) – 可选，自变量的坐标。默认为均匀间隔的值。

• dx (float) – 样本点之间的间距，如果 x=None

使用梯形规则返回 y(x) 的积分。

ulab.numpy._ArrayLike

ulab.numpy._DType

ulab.numpy.int8, ulab.numpy.uint8, ulab.numpy.int16, ulab.numpy.uint16, ulab.numpy.float 或 ulab.numpy.bool

ulab.numpy._float

bulitin 浮点数的类型别名

ulab.numpy._bool

bulitin bool 的类型别名

ulab.numpy.int8 :_DType

在 -128 .. 127 范围内的有符号整数的类型代码，如“b”类型代码array.array

ulab.numpy.int16 :_DType

在 -32768 .. 32767 范围内的有符号整数的类型代码，如“h”类型代码array.array

ulab.numpy.float :_DType

浮点值的类型代码，如“f”类型代码array.array

ulab.numpy.uint8 :_DType

0 .. 255 范围内的无符号整数的类型代码，如 'H' 类型代码array.array

ulab.numpy.uint16 :_DType

0 .. 65535 范围内的无符号整数的类型代码，如“h”类型代码 array.array

ulab.numpy.bool :_DType

布尔值的类型代码

ulab.numpy.argmax(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → int

返回一维数组最大元素的索引

ulab.numpy.argmin(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → int

返回一维数组最小元素的索引

ulab.numpy.argsort(array: ndarray, *, axis: int = - 1) → ndarray

返回一个数组，该数组从最小到最大给出输入数组的索引。

ulab.numpy.cross(a: ndarray, b: ndarray) → ndarray

返回两个长度为 3 的向量的叉积

ulab.numpy.diff(array: ndarray, *, n: int = 1, axis: int = - 1) → ndarray

以数组形式返回数组连续元素的数值导数。不支持轴 = 无。

ulab.numpy.flip(array: ndarray, *, axis: Optional[int] = None) → ndarray

返回一个新数组，该数组沿给定轴反转元素的顺序，如果轴为 None 则沿所有轴反转。

ulab.numpy.max(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → _float

返回一维数组的最大元素

ulab.numpy.mean(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → _float

返回一维数组的平均元素，如果轴为无，则作为数字返回，否则作为数组返回。

ulab.numpy.median(array: ndarray, *, axis: int = - 1) → ndarray

沿给定轴查找数组中的中值，如果轴为 None，则沿所有轴查找中值。

ulab.numpy.min(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → _float

返回一维数组的最小元素

ulab.numpy.roll(array: ndarray, distance: int, *, axis: Optional[int] = None) → None

通过作为第二个参数给出的位置移动向量的内容。如果 axis 提供关键字，则移位应用于给定轴。阵列就地修改。

ulab.numpy.sort(array: ndarray, *, axis: int = - 1) → ndarray

沿给定轴对数组进行排序，如果轴为 None，则沿所有轴排序。阵列就地修改。

ulab.numpy.std(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None, ddof: int = 0) → _float

返回数组的标准偏差，如果轴为 None 则返回一个数字，否则返回一个数组。

ulab.numpy.sum(array: _ArrayLike, *, axis: Optional[int] = None) → Union[_float, int, ndarray]

返回数组的总和，如果轴为 None 则返回一个数字，否则返回一个数组。

class ulab.numpy.ndarray

ulab.numpy.get_printoptions() → Dict[str, int]

获取打印选项

ulab.numpy.set_printoptions(threshold: Optional[int] = None, edgeitems: Optional[int] = None) → None

设置打印选项

ulab.numpy.ndinfo(array: ndarray) → None

ulab.numpy.array(values: Union[ndarray, Iterable[Union[_float, _bool, Iterable[Any]]]], *, dtype: _DType = ulab.numpy.float) → ndarray

的替代构造函数 ulab.numpy.ndarray。镜像

ulab.numpy.trace(m: ndarray) → _float

参数

m – 方阵

计算矩阵的迹，即其对角元素之和。

ulab.numpy.dot(m1: ndarray, m2: ndarray) → Union[ndarray, _float]

参数

• m1 (ndarray) – 矩阵或向量

• m2 (ndarray) – 矩阵或向量

计算两个矩阵或两个向量的乘积。在字母大小写中，返回内积。

ulab.numpy.acos(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反余弦函数

ulab.numpy.acosh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反双曲余弦函数

ulab.numpy.asin(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反正弦函数

ulab.numpy.asinh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反双曲正弦函数

ulab.numpy.around(a: _ArrayLike, *, decimals: int = 0) → ndarray

返回一个新的浮点数组，其中每个元素都四舍五入 decimals 到位。

ulab.numpy.atan(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反正切函数；返回值在 [-pi/2,pi/2] 范围内。

ulab.numpy.arctan2(ya: _ArrayLike, xa: _ArrayLike) → ndarray

计算 y/x 的反正切函数；返回值在 [-pi, pi] 范围内。

ulab.numpy.atanh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算反双曲正切函数

ulab.numpy.ceil(a: _ArrayLike) → ndarray

将数字向上舍入到下一个整数

ulab.numpy.cos(a: _ArrayLike) → ndarray

计算余弦函数

ulab.numpy.cosh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算双曲余弦函数

ulab.numpy.degrees(a: _ArrayLike) → ndarray

将角度从弧度转换为度数

ulab.numpy.erf(a: _ArrayLike) → ndarray

计算误差函数，它在统计中有应用

ulab.numpy.erfc(a: _ArrayLike) → ndarray

算互补误差函数，在统计学中具有应用

ulab.numpy.exp(a: _ArrayLike) → ndarray

计算指数函数。

ulab.numpy.expm1(a: _ArrayLike) → ndarray

计算 $e^x-1$。在某些应用程序中，使用此函数比使用此函数能更好地保持数值准确性exp 。

ulab.numpy.floor(a: _ArrayLike) → ndarray

将数字向上舍入到下一个整数

ulab.numpy.gamma(a: _ArrayLike) → ndarray

计算伽马函数

ulab.numpy.lgamma(a: _ArrayLike) → ndarray

计算伽马函数的自然对数

ulab.numpy.log(a: _ArrayLike) → ndarray

计算自然对数

ulab.numpy.log10(a: _ArrayLike) → ndarray

计算对数基数 10

ulab.numpy.log2(a: _ArrayLike) → ndarray

计算对数基数 2

ulab.numpy.radians(a: _ArrayLike) → ndarray

将角度从度数转换为弧度

ulab.numpy.sin(a: _ArrayLike) → ndarray

计算正弦函数

ulab.numpy.sinh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算双曲正弦

ulab.numpy.sqrt(a: _ArrayLike) → ndarray

计算平方根

ulab.numpy.tan(a: _ArrayLike) → ndarray

计算切线

ulab.numpy.tanh(a: _ArrayLike) → ndarray

计算双曲正切

ulab.numpy.vectorize(f: Union[Callable[[int], _float], Callable[[_float], _float]], *, otypes: Optional[_DType] = None) → Callable[[_ArrayLike], ndarray]

参数

• f (callable) – 要包装的函数

• otypes – 函数可能返回的数组类型列表。None 被解释为意味着返回值是浮点数。

包装一个 Python 函数，f 以便它可以应用于数组。可调用对象必须仅返回由 指定的类型的值otypes，否则结果未定义。