HunGRy_FOOliSHhh的博客

想要实现线性代数中讲过的矩阵乘法，即符合矩阵相乘的两个矩阵需要满足条件：第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。使用numpy的库函数：np.matmul。如果参与matmul运算的两个矩阵尺寸不满足上述条件则会报错a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])a# 显示以下结果：# array([[1, 2, 3, 4],# [5, 6, 7, 8]])a.shape# 显示以下结果：# (2, 4) b = np.array([[1,2,3],[4,5,6.

Python学习之——2d Numpy基本用法先引入相关的包：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt1. 创建一个2D的Numpy数组将一个list转化为一个Numpy数组a = [[11, 12, 13], [21, 22, 23], [31, 32, 33]]A = np.array(a)A输出：array([[11, 12, 13],[21, 22, 23],[31, 32, 33]])使用ndim属性查

Python学习之——1dNumpy基本用法引入numpy包import numpy as np1. 简要描述一个numpy数组类似于python中的数据类型list。numpy数组通常具有固定的大小size，数组中的每个元素一定是同种类型的。2. 将list转化为一个numpy数组a = np.array([0, 1, 2, 3, 4])a输出：array([0, 1, 2, 3, 4])和访问list里的元素一样，访问numpy数组也是用同样的方式：print("a[0]: