Python NumPy模块用于处理多维数组和矩阵操作。
我们可以使用NumPy sqrt()函数来获取矩阵元素的平方根。

Python NumPy sqrt()示例

import numpy

array_2d = numpy.array([[1, 4], [9, 16]], dtype=numpy.float)

print(array_2d)

array_2d_sqrt = numpy.sqrt(array_2d)

print(array_2d_sqrt)

输出：

[[ 1.  4.]
 [ 9. 16.]]
[[1. 2.]
 [3. 4.]]

Python Numpy sqrt()示例

让我们看另一个例子，其中矩阵元素不是整数的平方。
这次，我们将使用Python解释器。

>>> import numpy
>>> 
>>> array = numpy.array([[1, 3], [5, 7]], dtype=numpy.float)
>>> 
>>> print(array)
[[1. 3.]
 [5. 7.]]
>>> 
>>> array_sqrt = numpy.sqrt(array)
>>> 
>>> print(array_sqrt)
[[1.         1.73205081]
 [2.23606798 2.64575131]]
>>>

NumPy sqrt()无限示例

让我们看看当我们将无穷大作为矩阵元素时会发生什么。

>>> array = numpy.array([1, numpy.inf])
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
array([ 1., inf])
>>>

复数

>>> array = numpy.array([1 + 2j, -3 + 4j], dtype=numpy.complex)
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
array([1.27201965+0.78615138j, 1.        +2.j        ])
>>>

Numpy Sqrt复数

负数

>>> array = numpy.array([4, -4])
>>> 
>>> numpy.sqrt(array)
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
array([ 2., nan])
>>>

具有负数的矩阵的平方根将引发RuntimeWarning，并且该元素的平方根以nan返回。