**：
import numpy as np
# 加減
a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)
c = a - b
print(a, b)
print(c)
[10 20 30 40] [0 1 2 3]
[10 19 28 37]
**：
# 三角函式
a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = 10 * np.sin(a)
print(b)
[-5.44021111 9.12945251 -9.88031624 7.4511316 ]**：
# 判斷矩陣裡元素
a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)
print(b)
print(b < 3)
print(b == 3)
[0 1 2 3]
[ true true true false]
[false false false true]
**：
# 二維矩陣運算
a = np.array([[1, 1],
[0, 1]])
b = np.arange(4).reshape((2, 2))
print(a)
print(b)
# 乘法
# 逐個相乘
c = a * b
print(c)
# 矩陣乘法
c = np.dot(a, b)
c1 = a.dot(b)
print(c)
print(c1)
[[1 1]
[0 1]]
[[0 1]
[2 3]]
[[0 1]
[0 3]]
[[2 4]
[2 3]]
[[2 4]
[2 3]]
# 隨機生成矩陣
a = np.random.random((2, 4))
print("隨機生成矩陣")
print(a)
print(np.sum(a, axis=1)) # 按行求和
print(np.min(a, axis=0)) # 按列
print(np.max(a, axis=1)) # 按行
隨機生成矩陣
[[ 0.50727226 0.69861239 0.4337988 0.94719061]
[ 0.52180977 0.33662019 0.36415968 0.37560842]]
[ 2.58687406 1.59819807]
[ 0.50727226 0.33662019 0.36415968 0.37560842]
[ 0.94719061 0.52180977]
# 索引
a = np.arange(2, 14).reshape((3, 4))
print(a)
# 最小值索引
print(np.argmin(a))
# 最大值索引
print(np.argmax(a))
# 平均值
print(a.mean())
# 中位數
print(np.median(a))
# 累加
print(np.cumsum(a))
# 累差
print(np.diff(a))
# 找出非零數
print("非零數")
print(np.nonzero(a))
# 排序
print(np.sort(a))
# 矩陣的轉置
print(a.t)
print(np.transpose(a))
print((a.t).dot(a))
# 所有小於5的數都等於5，所有大於9的數都等於9
print(a)
print(np.clip(a, 5, 9))
[[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]011
7.57.5
[ 2 5 9 14 20 27 35 44 54 65 77 90]
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
非零數(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]))
[[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]
[[ 2 6 10]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]
[ 5 9 13]]
[[ 2 6 10]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]
[ 5 9 13]]
[[140 158 176 194]
[158 179 200 221]
[176 200 224 248]
[194 221 248 275]]
[[ 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9]
[10 11 12 13]]
[[5 5 5 5]
[6 7 8 9]
[9 9 9 9]]
numpy之陣列運算
陣列之邏輯運算 可以直接對陣列進行邏輯判斷，會返回相應的bool型別陣列 通用判斷函式 三元運算子 陣列之統計運算陣列與數之間的運算 會作用到陣列中的每乙個元素上。陣列與陣列之間的運算 廣播機制 陣列在進行向量化運算時，要求陣列的形狀是相等的。當形狀不相等的陣列執行算術運算的時候，就會出現廣播機制，...
Numpy學習之陣列運算隨筆
numpy的學習需要把初中 高中和大學的數學重新學一遍，才能學好 越學越覺得對不起各位數學老師。import numpy as np 一元通用函式 arr np.arange 10 arr1 np.random.randn 8 7print np.sqrt arr np.sqrt 開平方 print...
Python中的Numpy 矩陣運算
目錄 在學習線性代數時我們所接觸的矩陣之間的乘法是矩陣的叉乘，有這樣乙個前提 若矩陣a是m n階的,b是p q階的矩陣,ab能相乘,首先得滿足 n p，即a的程式設計客棧列數要等於b的行數。運算的方法如下圖 當時學線性代數時老師教的更為直觀記法 點乘則是這樣 假如有a，b兩個矩陣，在matlab中我...