#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)

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。

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



