배열 입력의 요소별 제곱을 반환하려면 Python에서 numpy.square() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 모양 및 dtype이 동일한 요소별 x*x를 반환합니다. x가 스칼라이면 이것은 스칼라입니다. 첫 번째 매개변수 x는 입력 데이터입니다. 두 번째 매개변수인 out은 결과가 저장되는 위치입니다. 제공된 경우 입력이 브로드캐스트하는 모양이 있어야 합니다. 제공되지 않거나 None이면 새로 할당된 배열이 반환됩니다. 튜플(키워드 인수로만 가능)의 길이는 출력 수와 동일해야 합니다.
세 번째 매개변수, 여기서 이 조건은 입력을 통해 브로드캐스트됩니다. 조건이 True인 위치에서 out 배열은 ufunc 결과로 설정됩니다. 다른 곳에서는 out 배열이 원래 값을 유지합니다. 초기화되지 않은 out 배열이 기본 out=None을 통해 생성되는 경우 조건이 False인 위치는 초기화되지 않은 상태로 유지됩니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다-
import numpy as np
array() 메서드를 사용하여 numpy 배열 만들기. 복잡한 유형의 요소를 추가했습니다 -
arr = np.array([[3 + 4j, 5 + 7j], [2 + 6j, -2j]])
배열 표시 -
print("Our Array...\n",arr) 치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) 배열 입력의 요소별 제곱을 반환하려면 Python에서 numpy.square() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 모양 및 dtype이 동일한 요소별 x*x를 반환합니다. x가 스칼라이면 이것은 스칼라입니다 -
print("\nResult...\n",np.square(arr)) 예시
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of complex type
arr = np.array([[3 + 4j, 5 + 7j], [2 + 6j, -2j]])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To return the element-wise square of the array input, use the numpy.square() method in Python
print("\nResult...\n",np.square(arr)) 출력
Our Array... [[ 3.+4.j 5.+7.j] [ 2.+6.j -0.-2.j]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... complex128 Result... [[ -7.+24.j -24.+70.j] [-32.+24.j -4. +0.j]]