Python中的numpy.square

numpy.square() 是 Python 中 Numpy 库中的一个函数，用于计算每个数组元素的平方。

语法

numpy.square(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

• x: 数组或者数组类型的数组.
• out: 可选参数，如果提供则将结果存储在此数组中，否则创建一个新数组并返回.
• where: 可选参数，True 表示逐个元素计算.
• casting: 可选参数，强制执行的转换.
• order: 可选参数，默认为 'K'，表示以 C 风格的行主序列和 Fortran 风格的列主序列优化执行.
• dtype: 可选参数，强制返回的数组类型.
• subok: 可选参数，True 表示 以子类的形式返回数组.

示例

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算数组每个元素的平方
arr_squared = np.square(arr)

print(arr_squared)
# 输出：[ 1  4  9 16 25 ]

注意事项

• 当数组的数据类型为整型时，使用 numpy.square() 函数会导致数据类型变为浮点数.
• 如果提供了 out 参数，则 numpy.square() 函数返回的是指定的数组；否则，函数将创建一个新数组并返回.

采用 Python 的 Numpy 库，在编程中使用 numpy.square() 函数可以方便地计算任意数组中每个元素的平方，并且返回结果的数据类型与原数组一致。使用 square() 函数可以避免使用循环和简化代码，使 Python 编程更加高效和便捷。