简介

数组（Array）是一种灵活的数据结构，数组类型包括一维数组、二维数组、三维数组、多维数组等。当待解决问题涉及高维度模型、线性代数等时，用户可以使用Array类。PIE-Engine Studio提供数组相关算法，包括但不限于四则运算、按位运算、逻辑运算、切片、矩阵计算。

Array

构造函数，返回一个由给定参数构建的Array对象。

函数	返回值
Array(values, pixelType=7,row=0, col=0 ,depth=0)	Array

参数	类型	说明
values	Number|Array	数值或Js的数组对象
pixelType	Number	数据类型，5:整型，6:单精度浮点型，7:双精度浮点型
row	Number	矩阵的行数
col	Number	矩阵的列数
depth	Number	矩阵的深度

示例

array2D_1 = pie.Array(1, 7, 5, 5, 0)
print(array2D_1.getInfo())

abs

在元素的基础上，计算输入的绝对值。

函数	返回值
abs()	Array

示例

array = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
print(array.abs().getInfo())

accum

通过将结果的每个元素设置为沿该轴到当前位置（包括当前位置）的元素累积值。可用于累积和、单调递增序列等。

函数	返回值
accum(self,axis,reducer)	Array

参数	类型	说明
axis	int	沿其进行累加的轴
reducer	Reducer	累积计算器。默认值为SUM，以生成沿给定轴的每个向量的累计计算值

示例

array = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
print(array.accum(0, pie.reducer.PIEReducer()).

add

以每个元素为单位，做左边矩阵与右边矩阵相加的运算。

函数	返回值
add(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|Int	加号右侧矩阵或数值

示例

array = pie.Array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
print(array.add(1).getInfo())
print(array.add(array).getInfo())

And

矩阵“与”运算，在元素的基础上，如果两个值都不为零，则返回1。

函数	返回值
And(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.And(array2).getInfo())

bitsToArray

将整数位转换为数组。输出数组的元素个数与输入值的位数相同，当输入值为0时输出数组中只有0。

函数	返回值
bitsToArray(input)	Array

参数	类型	说明
input	Number	输入数值

示例

print(pie.Array().bitsToArray(5).getInfo())
print(pie.Array().bitsToArray(0).getInfo())

bitwiseAnd

矩阵按位“与”运算。

函数	返回值
bitwiseAnd(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.bitwiseAnd(array2).getInfo())

bitwiseNot

矩阵按位“非”运算。

函数	返回值
bitwiseNot()	Array

示例

array = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
print(array.bitwiseNot().getInfo())

bitwiseOr

矩阵按位“或”运算。

函数	返回值
bitwiseOr(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.bitwiseOr(array2).getInfo())

bitwiseXor

矩阵按位“异或”运算。

函数	返回值
bitwiseXor(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.bitwiseXor(array2).getInfo())

cat

沿着给定的轴将多个数组连接成一个数组。每个数组的维数和长度必须在除连接轴外的所有轴上都相同。

函数	返回值
cat (self,arrays,axis=0)	Array

参数	类型	说明
arrays	Array	要连接的数组
axis	Int	要连接的轴，默认为0

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([9])
print(array1.cat(array2).getInfo())

divide

矩阵对应位置上的元素相除。

函数	返回值
divide(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	除号右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.divide(array2).getInfo())

get

获取数组内指定索引的值，返回元素值。

函数	返回值
get(self, value)	value

参数	类型	说明
index	int	数组的索引

示例

array = pie.Array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(array.get(1).getInfo())

length

获取数组的长度，返回长度值。

函数	返回值
length(self)	value

参数	类型	说明
self	None	默认没有参数

示例

array = pie.Array([1, 2, 3,4, 5, 6])
print(array.length().getInfo())

matrixCholeskyDecomposition

计算矩阵Cholesky方式分解，分解后满足A = L*L'，返回包含1个名为“L”的条目的字典。目标矩阵必须为对称正定矩阵。

函数	返回值
matrixCholeskyDecomposition()	Dictionary

示例

array = pie.Array([[1,1,1],[1,2,1],[1,1,3]]);
print(array.matrixCholeskyDecomposition().g

matrixDeterminant

计算矩阵行列式。

函数	返回值
matrixDeterminant()	double

示例

array = pie.Array([[1,2],[3,4]])
print(array.matrixDeterminant().getInfo())

matrixDiagonal

计算矩阵的单列对角线矩阵。

函数	返回值
matrixDiagonal()	Array

示例

arr = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixDiagonal().getInfo())

matrixFnorm

获取矩阵的Frobenius范数。

函数	返回值
matrixFnorm()	double

示例

arr = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixFnorm().getInfo())

matrixInverse

获取矩阵的逆矩阵。

函数	返回值
matrixInverse()	Array

示例

arr = pie.Array([[1,2],[-1,-3]])
print(arr.matrixInverse().getInfo())

matrixLUDecomposition

计算矩阵的LU分解，使得P×input=L×U，其中L是下三角矩阵（具有单位对角线项），U是上三角矩阵，P是置换矩阵。输入矩阵必须是可逆方阵。返回包含名为“L”、“U”和“P”的条目的字典。

函数	返回值
matrixLUDecomposition()	Dictionary

示例

arr = pie.Array([[0,3,1],[0,4,-2],[2,1,2]])
print(arr.matrixLUDecomposition().getInfo()

matrixMultiply

矩阵乘法，返回矩阵A*B的结果。要求左操作数矩阵的列数和右操作数矩阵的行数相同。

函数	返回值
matrixMultiply(right)	Image

参数	类型	说明
right	Array	左操作矩阵相乘右操作矩阵

示例

array2D_1 = pie.Array(100, 7, 5, 5, 0)
arrayResult_1 = array2D_1.matrixMultiply(array2D_1)
print(arrayResult_1.getInfo())


array2D_2 = pie.Array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]);
arrayResult_2 = array2D_2.matrixMultiply(array2D_2);
print(arrayResult_2.getInfo());

matrixPseudoInverse

计算矩阵的伪逆矩阵。

函数	返回值
matrixPseudoInverse()	Array

示例

array = pie.Array([[0, 1, 2, -3], [4, -5, 6, -7, 8]])
print(array.matrixPseudoInverse().getInfo())

matrixQRDecomposition

计算矩阵的QR分解，求解两个矩阵Q和R，使得输入矩阵=Q*R，其中Q是正交矩阵，R是上三角矩阵。返回包含名为“Q”和“R”的条目的字典。

函数	返回值
matrixQRDecomposition ()	Dictionary

示例

array = pie.Array([[0,3,1],[0,4,-2],[2,1,2]])
print(array.matrixQRDecomposition().getInfo(

matrixSingularValueDecomposition

计算矩阵的奇异值分解，使得A= USV'，其中U和V正交阵，S是对角阵。返回包含名为“U”、“S”和“V”的条目的字典。

函数	返回值
matrixSingularValueDecomposition()	Dictionary

示例

arr = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixSingularValueDecomposition(

matrixSolve

求解矩阵方程A*x=B中的x，若A超定，则求最小二乘解。

函数	返回值
matrixSolve(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array	右侧矩阵

示例

arr1 = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
arr2 = pie.Array([[10, 20, 30], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixSolve(arr2).getInfo())

matrixToDiag

计算单列矩阵的正方形对角矩阵。

函数	返回值
matrixToDiag()	Array

示例

array = pie.Array([[1],[2],[3]])
print(array.matrixToDiag().getInfo())

matrixTrace

计算矩阵的迹。

函数	返回值
matrixTrace()	double

示例

arr = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixTrace().getInfo())

matrixTranspose

返回矩阵的转置矩阵。

函数	返回值
matrixTranspose()	Array

示例

arr = pie.Array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(arr.matrixTranspose().getInfo())

multiply

矩阵对应位置上的元素相乘。

函数	返回值
multiply(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	乘号右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.multiply(array2).getInfo())

Not

矩阵“非”运算，对于元素，如果输入为非零，则返回0，否则返回1。

函数	返回值
Not()	Array

示例

array = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
print(array.Not().getInfo())

Or

矩阵“或”运算，在元素的基础上，如果两个值中存在一值不为零，则返回1。

函数	返回值
Or(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.Or(array2).getInfo())

slice

通过按“step”的增量沿给定轴从“start”（包含）到“end”（不包含）的每个位置切片，创建子阵列。结果将具有与输入一样多的维度，并且在除切片轴之外的所有方向上的长度都相同，其中长度是从“start”到“end”的位置数，这些位置在“轴”的输入数组长度范围内。这意味着，如果start=end，或者start或end值完全超出范围，则结果可以是沿着给定轴的长度0。

函数	返回值
slice(self,axis, start, end, step)	Array

参数	类型	说明
axis	int	轴
start	int	沿“axis”的第一个切片（包括第一个切片）的坐标。负数用于定位相对于数组末尾的切片开始位置，其中-1从轴上的最后一个位置开始，-2从倒数第二个位置开始，依此类推。默认值为0
end	int	停止切片的坐标（独占）。默认情况下，这将是给定轴的长度。负数用于相对于数组的末端定位切片的结束位置，其中-1将排除最后一个位置，-2将排除最后两个位置，依此类推。默认值为null

示例

array = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
print(array.slice(0, 1, 3, 1).getInfo())

subtract

矩阵对应位置上元素相减。

函数	返回值
subtract(right)	Array

参数	类型	说明
right	Array|int	减号右侧矩阵或数值

示例

array1 = pie.Array([0, 1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8])
array2 = pie.Array([0, 10, 2, -30, 4, -50, 6, -7, 8])
print(array1.subtract(array2).getInfo())

transpose

转换数组的两个维度。

函数	返回值
transpose(axis1,axis2)	Array

参数	类型	说明
axis1	int	需要转换的第一个轴，默认值为0
axis2	int	需要转换的第二个轴，默认值为1

示例

array = pie.Array([[0, 1, 2, -3],[4, -5, 6, -7, 8]])
print(array.transpose(0, 1).getInfo())