Obtenga los poderes de los valores de una array NumPy en cuanto a los elementos

NumPy es un poderoso objeto de array N-dimensional y su uso en álgebra lineal, transformada de Fourier y capacidades de números aleatorios. Proporciona un objeto de array mucho más rápido que las listas tradicionales de Python. numpy.power() se usa para calcular la potencia de los elementos. Trata elementos de la primera array elevados a potencias de la segunda array, elemento a elemento. 

Sintaxis: numpy.power(arr1, arr2, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None)

Parámetros:

arr1: [array_like] Array de entrada u objeto que funciona como base. 
arr2: [array_like] Array de entrada u objeto que funciona como exponente. 
out: [ndarray, opcional] Array de salida con las mismas dimensiones que la array de entrada, 
          colocada con el resultado. 
**kwargs: le permite pasar la longitud variable de la palabra clave del argumento a una función. 
          Se usa cuando queremos manejar un argumento con nombre en una función. 
donde: [array_like, opcional] El valor verdadero significa calcular las 
          funciones universales (ufunc) en esa posición, el valor falso significa dejar el 
          valor solo en la salida.

Entonces, analicemos algunos ejemplos relacionados con el poder de obtención de una array.

Ejemplo 1: calcule la potencia de una array con diferentes valores de elementos.

# import required modules
import numpy as np
 
 
# creating the array
sample_array1 = np.arange(5)
sample_array2 = np.arange(0, 10, 2)
 
print("Original array ")
print("array1 ", sample_array1)
print("array2 ", sample_array2)
 
# calculating element-wise power
power_array = np.power(sample_array1, sample_array2)
 
print("power to the array1 and array 2 : ", power_array)

Producción:

Original array 
array1  [0 1 2 3 4]
array2  [0 2 4 6 8]
power to the array1 and array 2 :  [    1     1    16   729 65536]

Ejemplos 2: calcular la misma potencia para cada elemento de la array.

# import required module
import numpy as np
 
 
# creating the array
array = np.arange(8)
print("Original array")
print(array)
 
# computing the power of array
print("power of 3 for every element-wise:")
print(np.power(array, 3))

Producción:

Original array
[0 1 2 3 4 5 6 7]
power of 3 for every element-wise:
[  0   1   8  27  64 125 216 343]

Ejemplos 3: cálculo de la potencia del valor decimal.

# import required modules
import numpy as np
 
 
# creating the array
sample_array1 = np.arange(5)
 
# initialization the decimal number
sample_array2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0]
 
print("Original array ")
print("array1 ", sample_array1)
print("array2 ", sample_array2)
 
# calculating element-wise power
power_array = np.power(sample_array1, sample_array2)
 
print("power to the array1 and array 2 : ", power_array)

Producción:

Original array 
array1  [0 1 2 3 4]
array2  [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0]
power to the array1 and array 2 :  [ 0.  1.  8. 27. 16.]

Nota: no se puede calcular la potencia negativa

Ejemplo 4:

# importing module
import numpy as np
 
 
# creating the array
array = np.arange(8)
print("Original array")
print(array)
print("power of 3 for every element-wise:")
 
# computing the negative power element
print(np.power(array, -3))

Producción: