- 基本运算
数组的算数运算是按元素的
# 算数运算
>>> b
array([0, 1, 2, 3])
>>> b**2
array([0, 1, 4, 9])
# 逻辑运算
>>> a = array( [20,30,40,50] )
>>> a<35
array([True, True, False, False], dtype=bool)
-
矩阵乘法
image.png
>>> A = array( [[1,1],
... [0,1]] )
>>> B = array( [[2,0],
... [3,4]] )
>>> A*B # 对应的元素相乘
array([[2, 0],
[0, 4]])
>>> dot(A,B) # 矩阵乘法
array([[5, 4],
[3, 4]])
3.产生一个随机数或者是随机数组
In [1]: import numpy as np
In [2]: b=np.random.random((2,3))
In [3]: b
Out[3]:
array([[ 0.10644283, 0.634037 , 0.18570979],
[ 0.45308481, 0.90985876, 0.88518805]])
In [4]: b=np.random.random(1)
In [5]: b
Out[5]: array([ 0.71739024])
4.获得数组里面的最大/最小/求和/平均值
>>> a = random.random((2,3))
>>> a
array([[ 0.6903007 , 0.39168346, 0.16524769],
[ 0.48819875, 0.77188505, 0.94792155]])
>>> a.sum() #数组求和
3.4552372100521485
>>> a.min() #获得数组里面最小的数字
0.16524768654743593
>>> a.max() #获得数组里面最大的数字
0.9479215542670073
>>> a.mean() #获得数组的平均值
5.数组的迭代
#一维的数组
In [11]: a=np.arange(5)
Out[12]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [13]: for i in a:
...: print(i)
...:
0
1
2
3
4
#多维的数组
In [17]: a
Out[17]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In [18]: for i in a :
...: print (i)
...:
[0 1 2]
[3 4 5]
5.矩阵运算
二维数组和矩阵并不是一个完全相同的概念，numpy里面有一个专门的矩阵类。
>>> A = np.matrix('1.0 2.0; 3.0 4.0')
>>> A
[[ 1. 2.]
[ 3. 4.]]
>>> A.T # transpose 矩阵的转置
[[ 1. 3.]
[ 2. 4.]]
>>> print A*Y # matrix multiplication 矩阵乘法
>>> print A.I # inverse 逆矩阵
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
