numpy数学函数及逻辑函数

numpy的广播原则

广播机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，这样就可以进行矢量化运算了。

• 两个数组可以进行运算只需要满足如下任意一个条件即可：
  1. 两个数组的每个维度等长；
  2. 其中一个数组的某一维度为1 。

1.算术运算

• numpy.add() :数组相加，即y = x + b
• numpy.subtract():数组相减，即y = x - b
• numpy.multiply():数组相乘（数量积 ），即y = x * b
• np.matmul() :矢量积
• numpy.devide():数组相除,/结果为小数，和平常除法较像，即y = x / b
• numpy.floor_divide()://只保留整数部分的值，若x或者y中任意一个为小数，则结果为小数，即y = x // b
• numpy.power():将第一个输入数组中的元素作为底数，第二个输入数组作为幂计算，即 y = x ** b
• nump.mean():沿指定轴，返回指定轴的算数平均值
• numpy.average():加权平均值是有每个分量乘以反应起重要性的权重因子得到的平均值；不指定权重时，返回数组的算数平均值，指定权重时，按照指定的权重计算平均值
• numpy.std():标准差，标准差是与均值的偏差的平方的平方值的平方根，即std = sqrt(mean(sum((x – x.mean())**2)))
• numpy.var():方差，方差是偏差的平方的平均值，即mean(sum((x-x.mean())**2))
• numpy.sqrt():开平方，括号给2表示2开平方，括号里的数必须大于或等于0。
• numpy.square():获取矩阵元素的平方
• np.exp(x):表示自然数e（2.718281828459045）的多少次方，括号里给2表示e的2次方，括号里的数可以是负数或分数。

2.三角函数

• numpy.sin(x, *args, **kwargs) Trigonometric sine, element-wise.
• numpy.cos(x, *args, **kwargs) Cosine element-wise.
• numpy.tan(x, *args, **kwargs) Compute tangent element-wise.
• numpy.arcsin(x, *args, **kwargs) Inverse sine, element-wise.
• numpy.arccos(x, *args, **kwargs) Trigonometric inverse cosine, element-wise.
• numpy.arctan(x, *args, **kwargs) Trigonometric inverse tangent, element-wise.

3.指数和对数

• numpy.exp(x, *args, **kwargs) Calculate the exponential of all elements in the input array.
• numpy.log(x, *args, **kwargs) Natural logarithm, element-wise.
• numpy.exp2(x, *args, **kwargs) Calculate 2**p for all p in the input array.
• numpy.log2(x, *args, **kwargs) Base-2 logarithm of x .
• numpy.log10(x, *args, **kwargs) Return the base 10 logarithm of the input array, element-wise.

4.加法乘法函数