NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数. NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 注:也可以使用 "&". "~". "|" 和 "^" 等操…

NumPy - 算数运算 用于执行算术运算(如add(),subtract(),multiply()和divide())的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则. 示例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print '第一个数组:' print a print '\n' print '第二个数组:' b = np.array([10,10,10]) print b print '\n' p…

NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数. NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 注:也可以使用 "&". "~". "|" 和 "^" 等操…

Numpy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数: Numpy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述  bitwise_and  对数组元素执行位与操作  bitwise_or 对数组元素执行位或操作  invert 按位反取 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动的二进制表示的位  注:也可以使用 ‘&’.“~”.“|”等操作符进行计算. bitwise_and bitwise_and()函数对数组中正式的二进制形式执行位与运算 import n…

NumPy 教程目录 Lesson11--NumPy 位运算 NumPy "bitwise_" 开头的函数是位运算函数. NumPy 位运算包括以下几个函数: 函数 描述 bitwise_and 对数组元素执行位与操作 bitwise_or 对数组元素执行位或操作 bitwise_xor 对数组元素执行位异或操作 invert 按位取反 left_shift 向左移动二进制表示的位 right_shift 向右移动二进制表示的位 binary_repr 以字符串形式返回输入数字的二进制…

numpy的几种运算 1.一维矩阵运算 >>> import numpy as np >>> a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) >>> b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) >>> c=a-b #两个矩阵的减法 >>> print(c) [10 19 28 37] >>> c=a+b #加法 &…

bitwise_and() 函数对数组中整数的二进制形式执行位与运算. import numpy as np print ('13 和 17 的二进制形式:') a,b = 13,17 print (bin(a), bin(b)) print ('\n') print ('13 和 17 的位与:') print (np.bitwise_and(13, 17)) bitwise_or()函数对数组中整数的二进制形式执行位或运算. import numpy as np a,b = 13,17 pr…

一．四则运算   (以此为例) 1.加法 2.减法 3.乘法 4.除法 5.幂运算 二．比较运算   (以此为例) 1.<   > 2.>=    <= 3.==    != 三．逻辑运算 all(等同and) any(等同or) NumPY中 all 表示逻辑and,any表示逻辑or 四．广播机制 在进行数组结构不相同的运算时 1.让所有输入数组向最长的数组看齐,shape(结构)不足的用1补齐 2.输出数组shape是输入数组shape各轴上的最大值 3当输入数组之间某个轴相…

# -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/11 14:57 import numpy as np a = np.arange(2, 14).reshape(3, 4) ''' reshape矩阵变维 [[ 2 3 4 5] [ 6 7 8 9] [10 1…

# -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/11 13:41 import numpy as np a = np.array([0, np.pi/2, np.pi, np.pi/3, np.pi/4]) b = np.arange(4, 8, 2, np.f…