Python | numpy ndarray.__ipow__()

介绍

numpy.ndarray.\_\_ipow\_\_() 函数使用就地乘方（逐元素计算给定数组的幂指数，即 $base^{exp}$ 的数组元素）来为数组的元素分配对应值，使该方法可用于覆盖 Python 中的 "+=" 运算符使用归递的 a \*= a（单个数组的乘方）实现。

该函数是在模块 numpy 的 ndarray 类中实现的。

语法

ndarray.__ipow__(self, other, /)

参数

• other: int 或 float 或数组，用作指数的值。

返回值

此函数不返回任何值，但会修改原始 ndarray 对象。

示例

# 导入 numpy 模块
import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 对数组的元素进行就地乘方
arr.__ipow__(2)

# 打印数组
print(arr)

# 输出：
# [ 1  4  9 16 25]

在上面的示例中，我们创建了一个一维 ndarray 数组，并使用 __ipow__ 函数就地将其元素平方。最终结果是一个新的 ndarray 数组，其中每个元素都是旧数组中相应元素的平方。

另外，下面的代码片段演示了如何使用就地三次方计算修改原始 ndarray 数组：

# 导入 numpy 模块
import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 对数组的元素进行就地三次方
arr.__ipow__(3)

# 打印数组
print(arr)

# 输出：
# [  1   8  27  64 125]

在上面的代码片段中，我们创建了一个一维 ndarray 数组，并使用 __ipow__ 函数就地将其元素三次方。最终结果是一个新的 ndarray 数组，其中每个元素都是旧数组中相应元素的三次方。

总结

numpy.ndarray.\_\_ipow\_\_() 函数使用就地幂计算（逐元素计算给定数组的幂指数，即 $base^{exp}$ 的数组元素）来为数组的元素分配对应值。通过使用归纳法的方式，将这个函数用作跟 += 运算符一样的方式，实现一个数组的 n 次幂运算。