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| 第1行： |
第1行： |
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| − | == Numpy数组的广播机制 ==
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| − | *注意numpy里数组之间的运算和线性代数中的矩阵运算是不一样的
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| − | *同纬度和形状的数组之间就是同位置的元素两两匹配运算的结果
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| − | ----
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| − | import numpy as np
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| − | <br>x = np.array([[1,2,1],[4,5,6]])
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| − | <br>y = np.array([[1,2,1],[3,4,5]])
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| − | <br>print(x+y)
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| − | <br>>>>>[[ 2 4 2]
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| − | <br>>>>>[ 7 9 11]]
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| − | <br>print(x-y)
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| − | <br>>>>>[[0 0 0]
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| − | <br>>>>>[1 1 1]]
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| − | <br>print(x*y)
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| − | <br>>>>>[[ 1 4 1]
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| − | <br>>>>>[12 20 30]]
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| − | ----
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| − | <br>注意：如果是列和行其中之一有空缺是可以通过复制来运算的。
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| − | 但是蓝本不能有缺或者多，即行和列都不完整。
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| − | == 矩阵数组的创建 ==
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| − | import numpy as np
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| − | <br>a = np.arange(3,10)#默认从3开始到10（不包括10），步长为1
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| − | <br>print(a)
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| − | <br>>>>[3 4 5 6 7 8 9]
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| − | <br>a_ones = np.ones((3,4))#创建3*4的全1矩阵
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| − | <br>print(a_ones )
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| − | <br>>>>>[[1. 1. 1. 1.]
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| − | <br>>>>>[1. 1. 1. 1.]
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| − | <br>>>>>1. 1. 1. 1.]]
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| − | <br>a_zeros = np.zeros((3,4))#创建3*4的全0矩阵
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| − | <br>print(a_zeros )
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| − | <br>>>>>[[0. 0. 0. 0.]
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| − | <br>>>>>[0. 0. 0. 0.]
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| − | <br>>>>>[0. 0. 0. 0.]]
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| − | <br>a_eye = np.eye(3)#创建3阶单位矩阵
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| − | <br>print(a_eye)
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| − | <br>>>>>[[1. 0. 0.]
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| − | <br>>>>>[0. 1. 0.]
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| − | <br>>>>>[0. 0. 1.]]
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| − | ----
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| − | == 矩阵数组的点乘 —— dot ==
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| − | <br>import numpy as np
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| − | <br>a = np.array([[1,2,3],[7,6,2]])
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| − | <br>b = np.array([[1,2],[7,6],[8,2]])
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| − | <br>print(a.dot(b))
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| − | <br>>>>>[[39 20]
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| − | <br>>>>>[65 54]]
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| − | <br>print(a[0,:].dot(b))#第一行的所有列*b
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| − | == 行列式的叉乘 —— linalg.det ==
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| − | import numpy as np
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| − |
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| − | <br>a = np.array([[2,3],[6,2]])
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| − | <br>print(np.linalg.det(a))
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| − | <br>>>>-14.000000000000004
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