import numpy as np
from scipy import stats
np.random.seed(42)
data = sorted(stats.norm.rvs(size=1000))
我想将data提升到 3/4.的强大功能
我试过了：
np.power(data, 3/4) # doesn't work because power is not integer
np.float_power(data, 3/4) # returns nan for negative elements
scipy.linalg.fractional_matrix_power(data, 3/4) # doesn't work because data is 1D array, not matrix
我怎么能用numpy做到这一点？
分析解答
没有必要明确地调用np.power;通过在使用sorted之前执行计算（甚至使用np.sort），我们可以使用运算符：
np.sort(data ** (3 / 4))
必要时，这将给出nan值，因为负数的root将是复杂的，并且您的阵列只能处理floats。
因此解决方案是将其转换为dtype np.complex：
data = np.sort(stats.norm.rvs(size=10).astype(np.complex) ** (3 / 4))
print(data)
输出：
[-1.18840462+1.18840462j -0.10707968+0.10707968j -0.09787584+0.09787584j
-0.05992208+0.05992208j 0.10880864+0.j 0.1484953 +0.j
0.45161317+0.j 0.78783041+0.j 0.79189574+0.j
0.93656538+0.j ]