Константы

В NumPy есть несколько констант:

numpy.Inf

Представление IEEE 754 для бесконечности (положительной).

Используйте inf, так как Inf, Infinity, PINF и infty являются псевдонимами для inf. Для более подробной информации см. inf.

См. также

inf

numpy.Infinity

Представление IEEE 754 для бесконечности (положительной).

Используйте inf, так как Inf, Infinity, PINF и infty являются псевдонимами для inf. Для более подробной информации см. inf.

См. также

inf

numpy.NAN

Представление IEEE 754 для Не числа (NaN).

NaN и NAN — эквивалентные определения nan. Пожалуйста, используйте nan вместо NAN.

См. также

nan

numpy.NINF

Представление IEEE 754 для минус бесконечности.

Возвращает

yfloat

Представление минус 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 являются Не числом, положительной или отрицательной бесконечностью)

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для бинарной 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 IEEE 754 для отрицательного нуля.

Возвращает

yfloat

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.

isfiniteShows which elements are finite - not one of

Не число, положительная и отрицательная бесконечность.

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для бинарной 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 IEEE 754 для Не числа (NaN).

NaN и NAN — эквивалентные определения nan. Пожалуйста, используйте nan вместо NaN.

См. также

nan

numpy.PINF

Представление IEEE 754 для бесконечности (положительной).

Используйте inf, так как Inf, Infinity, PINF и infty являются псевдонимами для inf. Для более подробной информации см. inf.

См. также

inf

numpy.PZERO

Представление IEEE 754 для положительного нуля.

Возвращает

yfloat

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.

isfiniteShows which elements are finite - not one of

Не число, положительная и отрицательная бесконечность.

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для бинарной 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

https://en.wikipedia.org/wiki/E_%28mathematical_constant%29

numpy.euler_gamma

γ = 0.5772156649015328606065120900824024310421...

Ссылки

https://en.wikipedia.org/wiki/Euler-Mascheroni_constant

numpy.inf

Представление IEEE 754 для бесконечности (положительной).

Возвращает

yfloat

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 являются Не числом, положительной или отрицательной бесконечностью)

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для бинарной 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, PINF и infty являются псевдонимами для inf.

Примеры

>>> np.inf
inf
>>> np.array([1]) / 0.
array([ Inf])

numpy.infty

Представление IEEE 754 для бесконечности (положительной).

Используйте inf, так как Inf, Infinity, PINF и infty являются псевдонимами для inf. Для более подробной информации см. inf.

См. также

inf

numpy.nan

Представление IEEE 754 для Не числа (NaN).

Возвращает

y : Представление Не числа с плавающей точкой.

См. также

isnan : Показывает, какие элементы являются Не числом.

isfinite : Показывает, какие элементы являются конечными (не являются Не числом, положительной или отрицательной бесконечностью)

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для бинарной арифметики с плавающей точкой (IEEE 754). Это означает, что Не число не эквивалентно бесконечности.

NaN и NAN являются псевдонимами nan.

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 индексации массивов.

См. также

numpy.doc.indexing

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, :] эквивалентно x[newaxis] и x[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

https://en.wikipedia.org/wiki/Pi