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获取NumPy数组值的幂可以通过Numpy的power函数来实现。在使用power函数之前，需要确保已经安装了NumPy库。

接下来，我们来看一下如何从元素上获取NumPy数组值的幂：

1.使用numpy.power()函数

使用numpy.power()函数可以计算一个数（或数组）的幂：

import numpy as np

#创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

#获取数组a中每个元素的幂
b = np.power(a, 2)

print(b)

输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]

此时，b数组中存放的是a数组的每个元素的平方值。

也可以将幂作为一个数组传递给power()函数：

import numpy as np

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

#计算a数组中每个元素的b数组对应元素的幂
c = np.power(a, b)

print(c)

输出结果为：

[    1     8    81  1024 15625]

在这个例子中，我们计算了数组a的每个元素的对应幂值为数组b的每个元素。

2. 使用**（双星号）运算符

另外一种获取NumPy数组值的幂的方法是使用**运算符：

import numpy as np

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

#获取数组a中每个元素的平方值
b = a ** 2

print(b)

输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]

此时，b数组中存放的依然是a数组每个元素的平方值。

另外一个例子，我们可以将幂作为一个数组传递给**运算符：

import numpy as np

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

#计算a数组中每个元素的b数组对应元素的幂
c = a ** b

print(c)

输出结果为：

[    1     8    81  1024 15625]

在这个例子中，我们计算了数组a的每个元素的对应幂值为数组b的每个元素。

以上就是获取NumPy数组值的幂的两种常用方法。在实际场景中，可以根据需求进行选择。