python中利用numpy.array()实现俩个数值列表的对应相加

最新推荐文章于 2024-01-04 10:29:26 发布
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本文介绍如何使用Python的NumPy库将两个相同长度的列表进行元素级别的相加操作，通过将列表转换为NumPy数组，实现了高效的数据处理。

小编想把用python将列表[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 和 列表 [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]对应相加成[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]。

代码如下：

import numpy 

a = numpy.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])

b = numpy.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2])

c = a + b

print(type(c))

print(list(c))

输出结果为:

<class 'numpy.ndarray'>

[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]

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python中利用numpy.array()实现俩个数值列表的对应相加方法
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今天小编就为大家分享一篇python中利用numpy.array()实现俩个数值列表的对应相加方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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numpy数组按某一维度相加_Python Numpy 数组操作 （二）
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笔记，总结了一下numpy.add函数用法，包括多个numpy数组相加的嵌套方法。
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numpy应该是一个和常用的包了，但是在百度查了很久，也没有查到如何交换两列(交换两行的有)，所以查看了其他的文档，找到了方法。交换两行比如a = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[1,6,5], [9,3,4]])，想要交换第二行和第三行，看起来很简单，直接写代码：import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[1,6,5],...
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a1与a2之间可以进行加减乘除，b1与b2可以进行逐元素的加减乘除运算，c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系)，而a与b，或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算，原因是他们的维度不匹配。可以发现如果axis=1，就是x轴的依次进行组合，如果是axis=-1就是两个数组的列进行组合。当然如果想直接进行行或者列的拼接也可以使用：hstack、vstack分别表示只进行行的拼接，或者列的拼接，类似上面的axis=1或axis=-1的情况。...
numpy.array支持的高效运算有哪些
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`numpy.array` 支持众多高效运算类型，以下是一些常见的运算： ### 算术运算 - **加法**：两个数组对应元素相加，或者数组与标量相加。 ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = a + b d = a + 1 print(c) print(d) ``` - **减法**：两个数组对应元素相减，或者数组与标量相减。 ```python e = b - a f = b - 2 print(e) print(f) ``` - **乘法**：两个数组对应元素相乘，或者数组与标量相乘。 ```python g = a * b h = a * 3 print(g) print(h) ``` - **除法**：两个数组对应元素相除，或者数组与标量相除。 ```python i = b / a j = b / 2 print(i) print(j) ``` ### 矩阵运算 - **矩阵乘法**：使用 `@` 运算符或 `np.dot()` 函数。 ```python A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) C = A @ B D = np.dot(A, B) print(C) print(D) ``` ### 逻辑运算 - **元素级逻辑运算**：如 `np.logical_and()`、`np.logical_or()`、`np.logical_not()` 等。 ```python x = np.array([True, False, True]) y = np.array([False, True, True]) and_result = np.logical_and(x, y) or_result = np.logical_or(x, y) not_result = np.logical_not(x) print(and_result) print(or_result) print(not_result) ``` ### 统计运算 - **求和**：使用 `np.sum()` 函数。 ```python arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sum_result = np.sum(arr) print(sum_result) ``` - **求均值**：使用 `np.mean()` 函数。 ```python mean_result = np.mean(arr) print(mean_result) ``` - **求最大值和最小值**：使用 `np.max()` 和 `np.min()` 函数。 ```python max_result = np.max(arr) min_result = np.min(arr) print(max_result) print(min_result) ``` ### 三角函数运算 - **正弦、余弦、正切**：使用 `np.sin()`、`np.cos()`、`np.tan()` 等函数。 ```python angles = np.array([0, np.pi/2, np.pi]) sin_values = np.sin(angles) cos_values = np.cos(angles) tan_values = np.tan(angles) print(sin_values) print(cos_values) print(tan_values) ```
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