Numpy中的矩阵运算+聚合操作+arg运算（2019.1.17）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Numpy中的矩阵运算+聚合操作+arg运算（2019.1.17）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 1.矩阵与数值之间的运算，矩阵与数值之间的算术运算，是矩阵里面的元素与数值进行运算2.矩阵之间的运算
numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。
Numpy中的聚合操作包括一下
（1）求和
（2）最大最小值
（3）所有元素的乘积
（4）平均值，中位数，求第几分位的数值，方差，标准差
numpy中的arg都是与索引有关的
二维
1、利用列表代表索引访问列表或者是矩阵
2、布尔索引，代表这个此元素是否访问
3、列表/矩阵进行逻辑运算可以返回每个元素是否满足此条件的状态，若是true则为满足，若为false则是不满足
4、可以利用布尔索引去筛选值
第四十篇 Numpy.array的基本操作——向量及矩阵的运算
No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势
No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1
No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1
No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2
No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2
No.5. 幂运算
No.6. 取余
No.7. 取绝对值
No.8. 三角函数
No.9. 取e的x方
No.10. 取任意数的x方
No.11. 取以e为底x的对数
No.12. 取以任意数为底x的对数
No.13. 矩阵的加法
No.14. 矩阵的减法
No.15. 矩阵的乘法
No.16. 矩阵对应位置元素相乘，返回运算后的矩阵
No.17. 矩阵对应位置元素相除，返回运算后的矩阵
No.18. 求矩阵的转置矩阵
No.19. 向量与矩阵相加
No.20. 向量与矩阵的乘法
No.21. 将一个向量在行或列方向上进行堆叠，生成一个矩阵
No.22. 求矩阵的逆矩阵
No.23. 对于没有逆矩阵的矩阵，可以求伪逆矩阵
以上是关于Numpy中的矩阵运算+聚合操作+arg运算（2019.1.17）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章