numpy 矩阵的简单运算

numpy 矩阵运算的陷阱 陷阱一:数据结构混乱array 和 matrix 都可以用来表示多维矩阵In [98]: a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) In [99]: a Out[99]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) In [100]: A = np.matrix([[1, 2, 3 阅读详情
import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30, 40])
b = np.arange(4)

c = a - b
print(a)
print(b)
print(c)
print('************************')
d = b**2
print(b)
print(d)
print('************************')
e = 10 * np.sin(a)
print(a)
print(e)
print('************************')
print(b)
print(b < 3)
NumPy数组&矩阵运算 NumPy数组&矩阵运算 只列举了一些常用的,NumPy提供了巨多数学函数,堪称Python版MatLib,有兴趣可以查询NumPy的中文文档https://www.numpy.org.cn/ 目录NumPy数组&矩阵运算基本运算数组与数值的算术运算:加减乘除,幂余补等等数组与数组的算术运算向量点积三角函数运算四舍五入对矩阵不同维度上的元素进行求和计算数据的标准差和方差对矩阵不... 阅读详情

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jeffery0628
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