numpy中arrange函数的用法

在numpy中，可使用arrange函数创建等差数列。其使用方式为：numpy.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)，其中start为起始值（可选，默认为0），stop为终止值（不包含在数组内），step为步进值（可选，默认为1），dtype为数据类型（可选）。例如，创建从0到9的数字数组：numpy.arange(10)。

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numpy中outer函数的用法

numpy中的outer函数用于计算两个向量的外积（outer product），即将两个向量的每个元素进行相乘，得到一个矩阵。具体用法如下：

numpy.outer(a, b, out=None)

其中，a和b是两个一维数组，out是可选参数，用于指定输出结果的存储位置。如果不指定out参数，则返回一个新的数组作为输出。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.outer(a, b)

print(c)

输出结果为：

[[ 4  5  6]
 [ 8 10 12]
 [12 15 18]]

其中，矩阵c的第一行表示a的第一个元素与b的所有元素相乘的结果，第二行表示a的第二个元素与b的所有元素相乘的结果，以此类推。

numpy中around函数的用法

numpy中around函数的用法是将给定的浮点数四舍五入到指定的小数位数。例如，使用numpy.around(3.1415926535, decimals=2)会将3.1415926535四舍五入到小数点后两位，结果为3.14。较接近两个整数的结果将被舍入为偶数。如果decimals参数不提供，则默认为0，表示将四舍五入到最接近的整数。