从上面的运算与输出可以看出,NumPy吸纳了Fortran或MATLAB等语言的优点,只要操作数组的形状(维度)一致,我们就可以很方便地对它们逐元素(element--wise)实施加、减、乘、除、取余、指数运算等操作。这些操作特别适合大规模的并行计算“。 这里需要说明的是,虽然二维数组和矩阵在本质是相同的,但N维数组的默认操作是基于...
四则运算中,加法和减法在 np 中还是通用的,因为 np 主要操作对象是矩阵,所以乘法除法另说,*在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法(elementwise),矩阵相乘在 np 中用@或者 np.dot 来操作,没有除法,只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作 除此之外,np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作,比...
如果直接在Python中做,需要进行大量循环操作,写出的代码不容易读,而且执行起来还贼慢。但在Numpy中,可以简洁地将需要完成的计算以数组的形式表现出来,error = (1/n) * np.sum(np.square(predictions - labels)),表面上是逐元素计算(element-wise),实际上背后的循环操作已经交给效率更高的C和Fortran执行了。 Num...
>>> A = np.array([[1, 1], ... [0, 1]]) >>> B = np.array([[2, 0], ... [3, 4]]) >>> A * B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> A @ B # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) # another matrix product array([[...
a = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5])b = numpy.array([10, 20, 30, 40, 50])c = a + b # Element-wise addition without explicit loops 根据上面的示例，您可以看到创建了两个名为“a”和“b”的 NumPy 数组。在执行操作 'a + b' 时，我们使用矢量化概念在数组之间执行逐元素加法，从而...
>>printfunc.__name__ ,"=",func()min =-2.5max =12.0prod =-71610.0#内积 std =5.08483584352var=25.8555555556 数值运算方法### NumPy还 提供了许多常用的数值运算方法,像数值运算中的绝对值、三角和函数、对数等等。这些方法都是element-wise。
(1)算术运算:加,减,乘,除,平方等等。算术运算都是对元素做处理(elementwise) (2)矩阵乘法 mymatrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a= np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])print(mymatrix.shape[1] ==a.shape[0])print(mymatrix.dot(a))print(mymatrix) ...
[3, 4]]) >>> A * B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> A @ B # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) # another matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) 一些操作,例如+=和*=,会就地修改现有数组,而不是创建新数组。 >>> rg...
如果想要对ndarray对象中的元素做elementwise(逐个元素地)的算术运算非常简单,加减乘除即可。 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3]) # a中的所有元素都加2,结果为[2, 3, 4, 5] b = a + 2 # a中的所有元素都减2,结果为[-2, -1, 0, 1] ...
如果想要对ndarray对象中的元素做elementwise(逐个元素地)的算术运算非常简单,加减乘除即可。 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3]) b = a + 2 # a中的所有元素都加2,结果为[2, 3, 4, 5] c = a - 2 # a中的所有元素都减2,结果为[-2, -1, 0, 1] ...