Константы
В NumPy есть несколько констант:
-
numpy.Inf -
Представление бесконечности (положительной) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Используйте
inf, так какInf,Infinity,PINFиinftyявляются псевдонимами дляinf. Для получения более подробной информации см.inf.См. также
inf
-
numpy.Infinity -
Представление бесконечности (положительной) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Используйте
inf, так какInf,Infinity,PINFиinftyявляются псевдонимами дляinf. Для получения более подробной информации см.inf.См. также
inf
-
numpy.NAN -
Представление «Не число» (NaN) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
NaNиNAN— эквивалентные определенияnan. Пожалуйста, используйтеnanвместоNAN.См. также
nan
-
numpy.NINF -
Представление отрицательной бесконечности в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Возвращает
-
y : float - Представление отрицательной бесконечности с плавающей точкой.
См. также
isinf : Показывает, какие элементы являются положительной или отрицательной бесконечностью
isposinf : Показывает, какие элементы являются положительной бесконечностью
isneginf : Показывает, какие элементы являются отрицательной бесконечностью
isnan : Показывает, какие элементы являются «Не числом»
isfinite : Показывает, какие элементы являются конечными (не «Не число», положительная или отрицательная бесконечность)
Примечания
NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Это означает, что «Не число» не эквивалентно бесконечности. Также, что положительная бесконечность не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности.
Примеры
>>> np.NINF -inf >>> np.log(0) -inf
-
-
numpy.NZERO -
Представление отрицательного нуля в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Возвращает
-
y : float - Представление отрицательного нуля с плавающей точкой.
См. также
PZERO : Определяет положительный ноль.
isinf : Показывает, какие элементы являются положительной или отрицательной бесконечностью.
isposinf : Показывает, какие элементы являются положительной бесконечностью.
isneginf : Показывает, какие элементы являются отрицательной бесконечностью.
isnan : Показывает, какие элементы являются «Не числом».
-
isfinite : Shows which elements are finite - not one of - «Не число», положительная бесконечность и отрицательная бесконечность.
Примечания
NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Отрицательный ноль считается конечным числом.
Примеры
>>> np.NZERO -0.0 >>> np.PZERO 0.0
>>> np.isfinite([np.NZERO]) array([ True]) >>> np.isnan([np.NZERO]) array([False]) >>> np.isinf([np.NZERO]) array([False])
-
-
numpy.NaN -
Представление «Не число» (NaN) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
NaNиNAN— эквивалентные определенияnan. Пожалуйста, используйтеnanвместоNaN.См. также
nan
-
numpy.PINF -
Представление бесконечности (положительной) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Используйте
inf, так какInf,Infinity,PINFиinftyявляются псевдонимами дляinf. Для получения более подробной информации см.inf.См. также
inf
-
numpy.PZERO -
Представление положительного нуля в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Возвращает
-
y : float - Представление положительного нуля с плавающей точкой.
См. также
NZERO : Определяет отрицательный ноль.
isinf : Показывает, какие элементы являются положительной или отрицательной бесконечностью.
isposinf : Показывает, какие элементы являются положительной бесконечностью.
isneginf : Показывает, какие элементы являются отрицательной бесконечностью.
isnan : Показывает, какие элементы являются «Не числом».
-
isfinite : Shows which elements are finite - not one of - «Не число», положительная бесконечность и отрицательная бесконечность.
Примечания
NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Положительный ноль считается конечным числом.
Примеры
>>> np.PZERO 0.0 >>> np.NZERO -0.0
>>> np.isfinite([np.PZERO]) array([ True]) >>> np.isnan([np.PZERO]) array([False]) >>> np.isinf([np.PZERO]) array([False])
-
-
numpy.e -
Постоянная Эйлера, основание натуральных логарифмов, постоянная Непера.
e = 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995...См. также
exp : Экспоненциальная функция log : Натуральный логарифм
Ссылки
-
numpy.euler_gamma -
γ = 0.5772156649015328606065120900824024310421...Ссылки
-
numpy.inf -
Представление бесконечности (положительной) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Возвращает
-
y : float - Представление положительной бесконечности с плавающей точкой.
См. также
isinf : Показывает, какие элементы являются положительной или отрицательной бесконечностью
isposinf : Показывает, какие элементы являются положительной бесконечностью
isneginf : Показывает, какие элементы являются отрицательной бесконечностью
isnan : Показывает, какие элементы являются «Не числом»
isfinite : Показывает, какие элементы являются конечными (не «Не число», положительная или отрицательная бесконечность)
Примечания
NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Это означает, что «Не число» не эквивалентно бесконечности. Также, что положительная бесконечность не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности.
Inf,Infinity,PINFиinftyявляются псевдонимами дляinf.Примеры
>>> np.inf inf >>> np.array([1]) / 0. array([ Inf])
-
-
numpy.infty -
Представление бесконечности (положительной) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Используйте
inf, так какInf,Infinity,PINFиinftyявляются псевдонимами дляinf. Для получения более подробной информации см.inf.См. также
inf
-
numpy.nan -
Представление «Не число» (NaN) в формате с плавающей точкой IEEE 754.
Возвращает
y : Представление «Не число» с плавающей точкой.
См. также
isnan : Показывает, какие элементы являются «Не числом».
isfinite : Показывает, какие элементы являются конечными (не «Не число», положительная или отрицательная бесконечность)
Примечания
NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Это означает, что «Не число» не эквивалентно бесконечности.
NaNиNANявляются псевдонимами дляnan.Примеры
>>> np.nan nan >>> np.log(-1) nan >>> np.log([-1, 1, 2]) array([ NaN, 0. , 0.69314718])
-
numpy.newaxis -
Удобный псевдоним для None, полезный для индексирования массивов.
См. также
Примеры
>>> newaxis is None True >>> x = np.arange(3) >>> x array([0, 1, 2]) >>> x[:, newaxis] array([[0], [1], [2]]) >>> x[:, newaxis, newaxis] array([[[0]], [[1]], [[2]]]) >>> x[:, newaxis] * x array([[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4]])
Внешнее произведение, то же, что и
outer(x, y):>>> y = np.arange(3, 6) >>> x[:, newaxis] * y array([[ 0, 0, 0], [ 3, 4, 5], [ 6, 8, 10]])
x[newaxis, :]эквивалентноx[newaxis]иx[None]:>>> x[newaxis, :].shape (1, 3) >>> x[newaxis].shape (1, 3) >>> x[None].shape (1, 3) >>> x[:, newaxis].shape (3, 1)
-
numpy.pi -
pi = 3.1415926535897932384626433...Ссылки
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/constants.html