NumPy数组的数学运算方法

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背景介绍

今天我们学习使用numpy的内置数学运算方法和基本的算术运算符两种方式对数组进行数学运算的学习，内容涉及到线性代数的向量矩阵的基本运算知识（不熟悉的童鞋回头自己补一下哈），接下来开始：

NumPy数组的数学运算方法

入门示例

以下为在Jupyter Notebook中的执行过程：

NumPy数组的数学运算方法

编码如下：

# ### 使用numpy数组进行数学运算import numpy as npx = np.array([[1,2],[3,4]])y = np.array([[5,6],[7,8]])# ### 加法运算#使用运算符数组相加x + y# ### 使用np.add()方法进行相加z = np.add(x,y)z# ### 减法运算x -ynp.subtract(x,y)# ### 乘法运算x * ynp.multiply(x,y)# ## 除法运算x / ynp.divide(x,y)# ## 取平方根np.sqrt(x)v = np.array([9,10])w = np.array([11,13])# ## 使用np.dot()进行矩阵运算# ### 他的函数返回两个数组的点积。对于二维向量，它等效于矩阵乘法。# ### 对于1-D阵列，它是向量的内积。# ### 对于N维数组，它是a的最后一个轴和b的倒数第二个轴的和积。v.dot(w)#相当于 (9*11) + (10*13)np.dot(v,w)np.dot(x,y)# ### 数组的转置xx.Tnp.sum(x)# 1+3+2+4np.sum(x,axis=0)#行相加取结果np.sum(x,axis=1)#列相加取结果

到此，相信大家对“NumPy数组的数学运算方法”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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