Numpy笔记三 基础运算

最新推荐文章于 2025-06-03 15:54:18 发布
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分类专栏： Python学习笔记
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本文主要介绍了Numpy的基础运算，包括一维数组的加减乘、判断元素是否大于特定值、矩阵运算（逐个相乘与矩阵相乘的区别）以及最大、最小、求和等基本统计运算。特别地，讲解了如何通过axis参数获取矩阵中每行或每列的最大值。

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3基础运算

3.1一维 加减乘

加减乘直接对应计算
np.sin(a) np.cos(a) np.tan(a)
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.2一维 判断每个元素大于某个值？

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3.3矩阵运算

在这里插入图片描述

逐个相乘VS矩阵相乘

在这里插入图片描述
这两种形式相同 都是矩阵相乘

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2403_83147124的博客
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python中cos怎么表示_Python numpy.cos()用法及代码示例
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numpy笔记
qq_51924093的博客
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文章目录numpy创建数组数组类名数据的类型numpy中常见的更多数据类型数据类型的操作数据的形状数据和数的运算数据和数据运算轴(axis)numpy读取数据numpy中的转置numpy索引和切片numpy中的nan和infnumpy中的nan的注意点numpy中常用统计函数数组的拼接其他numpy方法 在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算 numpy创建数组 a = np.array([1,2,3,4,5]) b
2.Numpy数组运算
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weixin_53752610的博客
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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。
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numpy模块的sin函数实例
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