Python numpy ndarray加减乘除 矩阵乘 简洁版

最新推荐文章于 2025-06-03 15:54:18 发布
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本文详细介绍了使用NumPy进行矩阵运算的方法，包括加减乘除等基本运算及矩阵乘法的实现。通过具体实例展示了如何利用NumPy的函数如np.add、np.multiply以及专用的矩阵乘法符号@进行高效运算。

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#2 numpy + - * / @
a = np.arange(0,20).reshape(4,5)
b = np.arange(-21,-1).reshape(4,5)[::-1,::-1]
c = np.diag([-1,-10,-1000,-100000,-100000000])
print(a,b)
print('a+ - * / b:',a+b, a-b,a*b,a/b)
print('mat multiply: a@c',c, a@c)
  • 加减乘除只要都是对ndarray，shape相同，或者可以广播，都是一样的；类似于np.add,npmultiply等等
  • 矩阵乘法python中专用了@，函数为np.matmul(a,b)
Python之Numpy系列详细教程【从零到入门】 -- 第三章 Numpy中ndarray运算
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问题 如果想要对ndarray中的数据进行运算，应该怎么做呢？ 1 逻辑运算 # 生成10名同学，5门功课的数据 >>> score = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) # 取出最后4名同学的成绩，用于逻辑判断 >>> test_score = score[6:, 0:5] # 逻辑判断, 如果成绩大于60就标记为True 否则为False >>> test_score > 60 array([[ Tru
python里numpy实现加减乘除与普通加减乘除有什么不同_Python笔记：在NumPy中，对ndarray进行算数运算和广播...
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对秩为1的两个ndarray进行加减乘除import numpy as np# 创建2个秩为1的ndarrayx = np.array([1,2,3,4])y = np.array([5.1,6.1,7.1,8.1])# 打印xprint('x = ', x)# 打印yprint('y = ', y)# 通过两种不同的方式，对x和y进行加减乘除print('x + y = ', x + y)pri...
2.Numpy数组运算
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高效数组操作：通过向量化运算替代 Python 循环，显著提升计算速度。支持多种数据类型（int/float/bool）和灵活的数组创建方式（zeros/ones/arange）。 丰富的数学工具：内置三角函数、指数对数、线性代数等函数，覆盖科学计算全场景。 灵活的索引机制：支持基本索引、切片、花式索引（整数 / 布尔数组），实现复杂数据筛选。 广播机制：自动处理不同形状数组的运算，减少代码冗余。 统计与条件工具：通过 函数、掩码操作高效处理数据筛选与替换，高效快捷。
NumPy中ndarray和matrix的四则运算
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NumPy中最重要的类ndarray和matrix，理解它们的四则运算至关重要，然而它们跟数学中的矩阵运算还是有一定差别。
积跬步至千里 || python 中的向量格式与运算
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用python实现向量的各种计算方法
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python3的标准库中自带math库，但没有numpy。 from math import acos,pi from math import sqrt from decimal import Decimal,getcontext getcontext().prec = 30 class Vector(object): CANNOT_NORMALIZE_ZERO_VECTOR_M...
python教程（一）：超详细的numpy矩阵操作和运算（附实例代码）
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在NumPy中，张量是指具有多维数据结构的数组，通常扩展自二维矩阵。张量可以是 1D（向量）、2D（矩阵）、3D（例如彩色图像的表示）甚至是更高维度的数组。NumPy提供了多种方法来操作和计算张量，广泛应用于机器学习、深度学习、科学计算等领域。在NumPy中，张量本质上就是多维数组，使用np.array()函数可以创建不同维度的张量。
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在我们所以Numpy的过程中，常常会有大量的矩阵数组需要运算，但是不同类型的Numpy怎样进行加减乘除呢？这就要用到我们Numpy的广播。快速入门Numpy广播Numpy的广播既是在2个不同的矩阵运算过程中，Numpy将较小的数组拉伸成较大数组的形状(shape)，然后Numpy加减乘除不同矩阵的加减乘除运算，好的没我们来看一下一个例子：a = np.array([3.0, 4.0, 5.0, 6...
python中numpy的矩阵、多维数组的用法
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- 数组运算：包括基本的数学运算，如加减乘除、指数、对数等，也可以使用矩阵运算符，如 `@` 进行矩阵乘法。 - 数组的统计函数：如 `sum()`, `mean()`, `std()`, `max()`, `min()` 等，可以对整个数组或特定轴进行...
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命题 实现加减乘除运算 思路 利用现成的numpy库 import numpy as np #输入两个数 x=int(input("the fist number: ")) y=int(input("the second number: ")) #选择相应运算 print("1.add the two numbet") print("2.subtract the two numbet") prin...
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两个不同维度的矩阵相加规则： 1.若两个矩阵对应维度不同，则应使其中一个矩阵的维度为1，则会自动广播。 如：a = (3,4,5,6) ;b=(1,4,5,6);c=a+b=(3,4,5,6) a = (3,4,1,6) ;b=(1,4,5,6);c=a+b=(3,4,5,6) 2.若两个矩阵维度不同，则从后往前数：对应维度相同的和多余出来的维度为最终维度。 如：a = (3,4,5,6...
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Numpy库常用方法（创建、加减乘除、拼接等） np.arange(x1,x2,x3) 生成一维数组，数组内容为x1到x2-1的按照x3步数增加的数 x.reshape(x1,x2) #x为数组，将x变为x1*x2的矩阵（二维数组），若x的长度不够则会报错 import numpy as np #from sklearn.impute import SimpleImputer #1. np.ar...
python浮点数的处理
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我们都知道计算机最底层是二进制的！！！所以我们习以为常的十进制数据最终也是二进制表示。不幸的是，大多数十进制小数不能完全用二进制小数表示。结果是，一般情况下，开发者输入的十进制浮点数仅由实际存储在计算机中的近似的二进制浮点数表示。这是二进制浮点数的自然性质：它不是 Python 中的一个 bug，也不是开发者的代码中的 bug。最后我们要说，虽然对于不同场景下浮点数的处理“没有统一的答案”，但也不要过分惧怕浮点数。
(转载)百度架构师带你快速入门numpy--最好的入门资料
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Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。使用飞桨构建神经网络模型时，通常会使用Numpy实现数据预处理和一些模型指标的计算，飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。
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