NumPy power()

import numpy as np

# create an array for the base values
base = np.array([2, 3, 4])

# create an array for the exponent values
exponent = np.array([2, 3, 4])

# use power() to raise the base values to the power of the corresponding exponent values
result = np.power(base, exponent)

print(result)

# Output : [  4  27 256]

power() 语法

power() 的语法是

numpy.power(base, exponent, out=None)

power() 参数

power() 函数接受一个参数

• base - 包含基数的输入数组
• exponent - 指数的值或数组，它可以是标量或与 base 形状相同的数组。
• out (可选) - 用于存储结果的输出数组

power() 返回值

power() 函数返回一个数组，其中包含 base 数组的元素提高到 exponent 数组中相应元素的幂。

示例 1：带标量指数的 power()

import numpy as np

# create an array for the base values
base = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# specify the exponent value
exponent = 3

# use power() to raise the base values to the specified exponent
result = np.power(base, exponent)

print(result)

输出

[  1   8  27  64 125]

在此示例中，我们使用 power() 函数将 base 数组中的每个元素提高到指定 exponent 的幂。

示例 2：带指数值数组的 power()

import numpy as np

# create an array for the base values
base = np.array([2, 3, 4])

# create an array for the exponent values
exponent = np.array([4, 2, 1])

# use power() to raise the base values to the power of the corresponding exponent values
result = np.power(base, exponent)

print(result)

输出

[16  9  4]

示例 3：在 power() 中使用 out 参数

import numpy as np

base = np.array([7, 8, 9, 10, 12])
exponent = 2

# create an empty array with the same shape as the base array
result = np.zeros_like(base)

# calculate the power and store the result in the out_array
np.power(base, exponent, out=result)

print(out_array)

输出

[ 49  64  81 100 144]

在此，在指定 out=result 后，幂运算的结果存储在 result 数组中。