Python numpy.square()函数返回一个新数组，该数组的元素值为源数组元素的平方。
源阵列保持不变。

Python numpy.square()示例

这是一项实用功能，可快速获取矩阵元素的平方。
让我们看一下带有整数，浮点数和复杂类型数组元素的numpy square()函数的示例。

1. numpy square()int数组

import numpy as np

# ints
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(f'Source Array:\n{array_2d}')

array_2d_square = np.square(array_2d)

print(f'Squared Array:\n{array_2d_square}')

输出：

Source Array:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Squared Array:
[[ 1  4  9]
 [16 25 36]]

2. numpy square()浮点数组

import numpy as np

array_2d_float = np.array([1.2, 2.3, 5])

print(f'Source Array:\n{array_2d_float}')

array_2d_float_square = np.square(array_2d_float)

print(f'Squared Array:\n{array_2d_float_square}')

输出：

Source Array:
[1.2 2.3 5. ]
Squared Array:
[ 1.44  5.29 25.  ]

请注意，浮点数组中的整数已转换为浮点数。

3. numpy square()复数数组

arr = np.array([1 + 2j, 2 + 3j, 4])

print(f'Source Array:\n{arr}')

arr_square = np.square(arr)

print(f'Squared Array:\n{arr_square}')

输出：

Source Array:
[1.+2.j 2.+3.j 4.+0.j]
Squared Array:
[-3. +4.j -5.+12.j 16. +0.j]

其中整数元素将转换为复数。