详解Numpy sqrt()（计算平方根函数）的作用与使用方法

Numpy sqrt()函数是用来对数组中的每个元素进行平方根计算的。它可以接受一个数组作为输入，并返回一个新的数组，该数组包含了这些元素的平方根。

Numpy sqrt()函数的语法如下：

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

其中，x表示输入的数组，其中 / 表示只能通过位置输入，*表示只能通过关键字输入，其余参数如下：

参数名	含义
out	输出结果的可选数组
where	布尔型数组，表示输入数组中条件为True的元素进行计算。
casting	表示可选的类型转换策略。默认为“same_kind”
order	表示数组在内存中的存储方式，可选值为“K”、“C”、“F”，默认为“K”
dtype	表示输出数组的数据类型
subok	表示是否允许子类继承输出类型
signature	参数未使用
extobj	用于对函数的参数和返回值进行扩展且不能与其他参数混淆的对象

一维数组

以下是一个一维数组的sqrt()例子：

import numpy as np

# 定义一维数组
arr = np.array([2, 4, 6, 8])

# 计算数组的平方根
result = np.sqrt(arr)

print(result)

输出结果为：

[1.41421356 2. 2.44948974 2.82842712]

以下是一个多维数组的sqrt()例子：

import numpy as np

# 定义多维数组
arr = np.array([[2, 4, 6], [8, 10, 12]])

# 计算数组的平方根
result = np.sqrt(arr)

print(result)

输出结果为：

[[1.41421356 2.         2.44948974]
 [2.82842712 3.16227766 3.46410162]]

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