[Python] numpy

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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[Python] numpy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

numpy中array的特性:

https://www.jianshu.com/p/a75e522d5839#

https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78300770

相关操作:

#两个元素的向量
a = np.array([1,2])  
#1X2矩阵
a1 = np.array([[1,2]])  
#2X1矩阵
a2 = np.array([[1],[2]])  
#三个元素的向量
b = np.array([1,2,3])  
#1X3矩阵
b1 = np.array([[1,2,3]])  
#3X1矩阵
b2 = np.array([[1],[2],[3]])  
#3X2矩阵
c = np.array([[1,1],[1,2],[1,3]])

#2X2矩阵,不同维矩阵相加,先扩维
print(a1+a2)  
#1X2矩阵,向量加矩阵,扩为行矩阵
print(a+a1)  
#2X2矩阵,向量转为行矩阵,然后矩阵扩维
print(a+a2)  
#报错,向量元素个数不相等
print(a+b)  
#三个元素的向量,矩阵乘向量
print(np.dot(c,a))  
#报错,不符合矩阵乘法定义
print(np.dot(c,a1))
#3X1矩阵,矩阵乘法
print(np.dot(c,a2))

矩阵乘法按定义,矩阵加法会扩维

向量与矩阵的加法和乘法较灵活,使用时要注意

 

以上是关于[Python] numpy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何创建片段以重复变量编号中的代码行

python实战应用讲解-numpy专题篇numpy常见函数使用示例(附python示例代码)

将 python、numpy 和 scipy 代码转换为 C++ 兼容代码?

《Python机器学习及实践》----无监督学习之数据聚类

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将 python + numpy 代码嵌入到 C++ dll 回调中