In [34]: a Out[34]: array([[1, 4], [5, 6]]) In [35]: b Out[35]: array([[4, 1], [2, 2]]) In [36]: np.multiply(a,b) # 对应元素相乘 Out[36]: array([[ 4, 4], [10, 12]]) In [37]: np.matmul(a,b) # 矩阵相乘 Out[37]: array([[12, 9], [32, 17]]) In [38]: np.dot(a, b) #…

Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1…

操作 numpy 数组的常用函数 where 使用 where 函数能将索引掩码转换成索引位置: indices = where(mask) indices => (array([11, 12, 13, 14]),) x[indices] # this indexing is equivalent to the fancy indexing x[mask] => array([ 5.5, 6. , 6.5, 7. ]) diag 使用 diag 函数能够提取出数组的对角线: diag(A) =…

numpy数组的运算 数组的乘法 >>> import numpy as np >>> arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> arr array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> arr*arr array([[ 1, 4, 9], [16, 25, 36]]) 数组的减法 >>> arr-arr array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) 数组…

numpy - 介绍.基本数据类型.多维数组ndarray及其内建函数 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 http://www.verydemo.com/demo_c441_i137157.html numpy数组的创建.属性.操作和运算 http://www.cnblogs.com/saieuler/p/3366594.html Numpy基本操作汇总 http://www.cnblogs.com/zhangjing…

可以来我的Github看原文,欢迎交流. https://github.com/AsuraDong/Blog/blob/master/Articles/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/numpy%E6%95%B0%E7%BB%84%E3%80%81%E5%90%91%E9%87%8F%E3%80%81%E7%9F%A9%E9%98%B5%E8%BF%90%E7%AE%97.md import numpy as np import pandas as pd…

前几篇博文我写了数组创建和数据运算,现在我们就来看一下数组对象的操作方法.使用索引和切片的方法选择元素,还有如何数组的迭代方法. 一.索引机制 1.一维数组 In [1]: a = np.arange(10,16) In [2]: a Out[2]: array([10, 11, 12, 13, 14, 15]) #使用正数作为索引 In [3]: a[3] Out[3]: 13 #还可以使用负数作为索引 In [4]: a[-4] Out[4]: 12 #方括号中传入多数索引值,可同时选择多个…

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy…

1.创建NumPy数组 import numpy as np # 创建3*2*4的三维数组 a = np.arange(24).reshape(3, 2, 4) # 打印三维数组的所有元素 print('a数组:\n', a) # 打印三维数组的维度 print('a数组维度:\n',a.shape) # 创建3*5的随机数组 b = np.random.randint(1, 10, size=[3,5]) print('b数组:\n', b) 输出结果: a数组: [[[ 0 1 2 3] […

Numpy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1 , 二维数组的秩为 2 , 以此类推:在Numpy中, 每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensios).比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组,所以一组数组就是 Numpy中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个是底层数组里的数组.而轴的数量-秩,就是数组的维数. 很多时候可以声明axis. axis = 0, 表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一类进…