标签:矩阵 运算符 文章内容 文档 数组 np array numpy axis
基本操作
数组上的算术运算符会应用到 元素 级别。下面是创建一个新数组并填充结果的示例:
>>> a = np.array( [20,30,40,50] ) >>> b = np.arange( 4 ) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = a-b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4, 9]) >>> 10*np.sin(a) array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854]) >>> a<35 array([ True, True, False, False])
与许多矩阵语言不同,乘积运算符*
在NumPy数组中按元素进行运算。矩阵乘积可以使用@
运算符(在python> = 3.5中)或dot
函数或方法执行:
>>> A = np.array( [[1,1], ... [0,1]] ) >>> B = np.array( [[2,0], ... [3,4]] ) >>> A * B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> A @ B # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) # another matrix product array([[5, 4], [3, 4]])
某些操作(例如+=
和 *=
)会更直接更改被操作的矩阵数组而不会创建新矩阵数组。
>>> a = np.ones((2,3), dtype=int) >>> b = np.random.random((2,3)) >>> a *= 3 >>> a array([[3, 3, 3], [3, 3, 3]]) >>> b += a >>> b array([[ 3.417022 , 3.72032449, 3.00011437], [ 3.30233257, 3.14675589, 3.09233859]]) >>> a += b # b is not automatically converted to integer type Traceback (most recent call last): ... TypeError: Cannot cast ufunc add output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'
通过指定axis
参数,您可以沿数组的指定轴应用操作:
>>> b = np.arange(12).reshape(3,4) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> >>> b.sum(axis=0) # sum of each column array([12, 15, 18, 21]) >>> >>> b.min(axis=1) # min of each row array([0, 4, 8]) >>> >>> b.cumsum(axis=1) # cumulative sum along each row array([[ 0, 1, 3, 6], [ 4, 9, 15, 22], [ 8, 17, 27, 38]])
标签:矩阵,运算符,文章内容,文档,数组,np,array,numpy,axis 来源: https://www.cnblogs.com/tsy-0209/p/12445426.html
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