Постоянные

NumPy включает несколько постоянных:

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 с плавающей точкой IEEE 754 (положительной) бесконечности.

Возвращает

yfloat

Представление с плавающей точкой положительной бесконечности.

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 неопределенными

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

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей запятой (IEEE 754). Это означает, что неопределенное значение не эквивалентно бесконечности. Также положительная бесконечность не эквивалентна отрицательной бесконечности. Но бесконечность эквивалентна положительной бесконечности.

Примеры

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

numpy.nan

Представление с плавающей точкой IEEE 754 для неопределенного значения (NaN).

Возвращает

y : Представление с плавающей точкой для неопределенного значения.

См. также

isnan : Показывает, какие элементы являются неопределенными.

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

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной арифметики с плавающей запятой (IEEE 754). Это означает, что неопределенное значение не эквивалентно бесконечности.

NaN и NAN являются псевдонимами nan.

Примеры

>>> np.nan
nan
>>> np.log(-1)
np.float64(nan)
>>> np.log([-1, 1, 2])
array([       nan, 0.        , 0.69314718])

numpy.newaxis

Удобный псевдоним для None, полезный для индексирования массивов.

Примеры

>>> np.newaxis is None
True
>>> x = np.arange(3)
>>> x
array([0, 1, 2])
>>> x[:, np.newaxis]
array([[0],
[1],
[2]])
>>> x[:, np.newaxis, np.newaxis]
array([[[0]],
[[1]],
[[2]]])
>>> x[:, np.newaxis] * x
array([[0, 0, 0],
[0, 1, 2],
[0, 2, 4]])

Векторное произведение, то же, что и outer(x, y):

>>> y = np.arange(3, 6)
>>> x[:, np.newaxis] * y
array([[ 0,  0,  0],
[ 3,  4,  5],
[ 6,  8, 10]])

x[np.newaxis, :] эквивалентно x[np.newaxis] и x[None]:

>>> x[np.newaxis, :].shape
(1, 3)
>>> x[np.newaxis].shape
(1, 3)
>>> x[None].shape
(1, 3)
>>> x[:, np.newaxis].shape
(3, 1)

numpy.pi

pi = 3.1415926535897932384626433...

Ссылки

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