如下所示:
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numpy.power(x1, x2)
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数组的元素分别求n次方。x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同。
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>>> x1 = range ( 6 )
>>> x1
[ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
>>> np.power(x1, 3 )
array([ 0 , 1 , 8 , 27 , 64 , 125 ])
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1
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3
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>>> x2 = [ 1.0 , 2.0 , 3.0 , 3.0 , 2.0 , 1.0 ]
>>> np.power(x1, x2)
array([ 0. , 1. , 8. , 27. , 16. , 5. ])
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4
5
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>>> x2 = np.array([[ 1 , 2 , 3 , 3 , 2 , 1 ], [ 1 , 2 , 3 , 3 , 2 , 1 ]])
>>> x2
array([[ 1 , 2 , 3 , 3 , 2 , 1 ],
[ 1 , 2 , 3 , 3 , 2 , 1 ]])
>>> np.power(x1, x2)
array([[ 0 , 1 , 8 , 27 , 16 , 5 ],
[ 0 , 1 , 8 , 27 , 16 , 5 ]])
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补充:python求n次方的函数_python实现pow函数(求n次幂,求n次方)
类型一:求n次幂
实现 pow(x, n),即计算 x 的 n 次幂函数。其中n为整数。pow函数的实现——leetcode
解法1:暴力法
不是常规意义上的暴力,过程中通过动态调整底数的大小来加快求解。代码如下:
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class Solution:
def myPow( self , x: float , n: int ) - > float :
judge = True
if n< 0 :
n = - n
judge = False
if n = = 0 :
return 1
final = 1 # 记录当前的乘积值
tmp = x # 记录当前的因子
count = 1 # 记录当前的因子是底数的多少倍
while n> 0 :
if n> = count:
final * = tmp
tmp = tmp * x
n - = count
count + = 1
else :
tmp / = x
count - = 1
return final if judge else 1 / final
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解法2:根据奇偶幂分类(递归法,迭代法,位运算法)
如果n为偶数,则pow(x,n) = pow(x^2, n/2);
如果n为奇数,则pow(x,n) = x*pow(x, n-1)。
递归代码实现如下:
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class Solution:
def myPow( self , x: float , n: int ) - > float :
if n< 0 :
n = - n
return 1 / self .help_(x,n)
return self .help_(x,n)
def help_( self ,x,n):
if n = = 0 :
return 1
if n % 2 = = 0 : #如果是偶数
return self .help_(x * x, n / / 2 )
# 如果是奇数
return self .help_(x * x,(n - 1 ) / / 2 ) * x
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迭代代码如下:
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class Solution:
def myPow( self , x: float , n: int ) - > float :
judge = True
if n < 0 :
n = - n
judge = False
final = 1
while n> 0 :
if n % 2 = = 0 :
x * = x
n / / = 2
final * = x
n - = 1
return final if judge else 1 / final
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python位运算符简介
其实跟上面的方法类似,只是通过位运算符判断奇偶性并且进行除以2的操作(移位操作)。代码如下:
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class Solution:
def myPow( self , x: float , n: int ) - > float :
judge = True
if n < 0 :
n = - n
judge = False
final = 1
while n> 0 :
if n & 1 : #代表是奇数
final * = x
x * = x
n >> = 1 # 右移一位
return final if judge else 1 / final
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类型二:求n次方
实现 pow(x, n),即计算 x 的 n 次幂函数。其中x大于0,n为大于1整数。
解法:二分法求开方
思路就是逐步逼近目标值。以x大于1为例:
设定结果范围为[low, high],其中low=0, high = x,且假定结果为r=(low+high)/2;
如果r的n次方大于x,则说明r取大了,重新定义low不变,high= r,r=(low+high)/2;
如果r的n次方小于x,则说明r取小了,重新定义low=r,high不变,r=(low+high)/2;
代码如下:
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class Solution:
def myPow( self , x: float , n: int ) - > float :
# x为大于0的数,因为负数无法开平方(不考虑复数情况)
if x> 1 :
low,high = 0 ,x
else :
low,high = x, 1
while True :
r = (low + high) / 2
judge = 1
for i in range (n):
judge * = r
if x > 1 and judge>x: break # 对于大于1的数,如果当前值已经大于它本身,则无需再算下去
if x < 1 and judge
if abs (judge - x)< 0.0000001 : # 判断是否达到精度要求
print ( pow (x, 1 / n)) # pow函数计算结果
return r
else :
if judge>x:
high = r
else :
low = r
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以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://www.cnblogs.com/luozeng/p/8544012.html