numpy库为Python带来了真正的( )数组功能,
Python的数据分析(Numpy中的除法和余数，三角函数，ufunc对象的位运算)_mb62e7593c01ba5 _的技术博客
目录一、四分法二、冗余运算三、斐波那契数的四种求解方法四、坐标变换的三角函数五、ufunc对象位运算一、四分法一、真除法：结果完全保留，小数部分也保留。
1)numpy.true_divide()
2)numpy.divide()
3)也可以直接使用“/”除法运算符，结果也是真除法结果。
2.地板除法：除法结果向下取整，小的向下取整。
1)numpy.floor_divide()
2)操作符号“//”
3.上限除法：将除法结果向上取整，取较大者向上取整。
没有具体的函数，可以先做真除法，然后圆整天花板(ceil)，再取int类型。
4.截断除法：直接去掉小数部分进行四舍五入。
如果没有具体的函数，可以先做真除法，然后截尾圆整(trunc)，再取int类型。
5.实践准则
将numpy作为np导入
a=np.array([5，5，-5，-5])
b=np.array([2，-2，2，-2])
打印(a，b)
#真正的分裂
c1=np.true_divide(a，b)
c2=np.divide(a，b)
c3=a/b
打印(-)
打印(c1，c2，c3)
#地板拆除
d1=np.floor_divide(a，b)
d2=a //b
打印(-)
打印(d1，d2)
#天花板拆除
e=np.ceil(a/b)。astype(int)
打印(-)
打印(e)
#截断除法
f=np.trunc(a/b)。astype(int)
打印(-)
打印(f)
二、余数运算1、地板余数：地板除法后的余数。
1)numpy.remainder()
2)numpy.mod()
3)冗余操作符号“%”
2.截断余数：截断后得到的余数。
numpy.fmod()
3.实践准则
将numpy作为np导入
a=np.array([5，5，-5，-5])
b=np.array([2，-2，2，-2])
打印(a，b)
#地板盈余
c1=np .余数(a，b)
c2=np.mod(a，b)
c3=a % b
打印(-)
打印(c1，c2，c3)
#截断余数
d=np.fmod(a，b)
打印(-)
打印(d)
3.求解斐波那契数的四种方法1。递归方法。
n=30
def fibo(n):
如果n=3，返回fibo(n-1) fibo(n-2)否则返回1
Print(fibo(n))2。循环模式：不需要占用太多内存，效率也比前一种高。
n=30
F1，F2=0，1 #记录两个添加的项。
对于range(n)中的I:# fn从f0开始，第一项为1，第二项也为1。
fn=f1 f2
#添加后，需要交换值
f1，f2=fn，f1
打印(fn)3。矩阵模式：效果更高。
将numpy作为np导入
n=30
print(int((np.mat(1。1.1.0.)** (n-1))[0，0]))4。根方法
将numpy作为np导入
n=30
r=np.sqrt(5)
print(int((1 r)/2)* * n-((1-r)/2)* * n)/r))IV。坐标变换的三角函数1。关于ufunc对象的注释
python中几乎所有的算术和关系操作符都由numpy实现为矢量化操作符，可以借助ufunc对象对数组进行操作。
2.实施原则
numpy中的三角函数是ufunc对象。可以对参数数组中的每个元素执行三角函数运算，并将运算结果作为数组返回。
水平和垂直坐标的数据随三角函数变化的曲线(如两个方向的交流电):
x=Asin(/2时)
y=Bsin(bt)
3.参考码
将numpy作为np导入
将matplotlib.pylab作为mp导入
T=np.linspace(0，2*np.pi，201) #用201个点记录位置信息
# A，A，B，b=10，1，5，1
# A，A，B，b=10，1，5，2 #频率改为2
a，a，B，b=10，9，5，7 #频率改为非整数倍
x=A * NP . sin(A * t np.pi/2)
y=B * np.sin(b*t)
#画一条曲线
mp.figure(Lissajous ，facecolor=lightgray )
mp.title(Lissajous ，fontsize=20)
mp.xlabel(x ，fontsize=14)
mp.ylabel(y ，fontsize=14)
mp.tick_params(labelsize=10)
网状网格(线)
mp.plot(x，y，c= orangered ，label=Lissajous )
mp.legend()
mp.show()
5.ufunc对象位操作1。异或运算：只要相同就是0，差了就是1。在numpy中，相同的符号为正，不同的符号为负。
或__异或_ _或bitwise_xor1^0=1 0=1
1^1=0
0^0=0
0 1=12，按位and运算：只要有0，就是0。在numpy中，只要有两个差，结果就是0，2的幂的结果就是0。
Or __and__ or bitwise_and1 0=0
0 0=0
0 1=0
1=13.移位运算：左移相当于除以2，右移相当于乘以2。
左移(除以2): or __lshift__ or左移右移(乘以2): or __rshift__ or右移4、练习代码
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