6、NumPy 库的深入探索与应用

NumPy 库的深入探索与应用

一、矩阵运算与操作符

1.1 矩阵乘法

矩阵乘法除了使用 np.dot() 函数，还可以将 dot() 作为矩阵对象的方法。例如：

import numpy as np
A = np.array([[1, 1, 1], [4, 4, 4], [7, 7, 7]])
B = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
print(A.dot(B))

需要注意的是，矩阵乘法不满足交换律，即 A * B 不等于 B * A 。示例如下：

print(np.dot(B, A))

1.2 增量和减量操作符

在 Python 中没有 ++ 和 -- 操作符，要增加或减少数组元素的值，可以使用 += 和 -= 操作符。这些操作符会直接修改原数组，而不是创建新数组。示例如下：

a = np.arange(4)
print(a)
a += 1
print(a)
a -= 1
print(a)

这些操作符的应用场景广泛，例如需要