randint_array = np.random.randint(1, 10, size=(3, 4)) # 创建一个 3行4列 的整数随机数数组,元素在 [1, 10) 之间 print(f"randint 数组:\n{randint_array}") np.random.random(size=None): 类似于np.random.rand(),生成[0, 1) 范围内均匀分布的随机数数组。 random_array = np.random.ran...
importnumpyasnp# 创建复数矩阵matrix=np.array([[1+2j,2-1j],[3+4j,4-3j]])# 转置transpose=np.transpose(matrix)# 共轭conjugate=np.conjugate(matrix)# 乘法multiplication=np.dot(matrix,matrix)# 逆inverse=np.linalg.inv(matrix)print(transpose)print(conjugate)print(multiplication)print(inverse) 1. ...
importnumpyasnpquantity=np.array([2,12,3])costs=np.array([12.5,.5,1.75])np.sum(quantity*costs)# element-wise multiplication 使用NumPy进行求和的方式更加简单。可以用三种不同的方式实现。 quantity.dot(costs)# dot product way 1np.dot(quantity,costs)# dot product way 2quantity@costs# dot produ...
矩阵运算 importnumpyasnp matrix1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])matrix2=np.array([[9,8,7],[6,5,4],[3,2,1]])# 矩阵加法addition=matrix1+matrix2# 矩阵乘法multiplication=np.dot(matrix1,matrix2)print("矩阵加法结果:")print(addition)print("矩阵乘法结果:")print 1. 2. ...
# 创建两个2x2矩阵matrix1 = np.array([[1,2], [3,4]]) matrix2 = np.array([[5,6], [7,8]])# 加法addition = np.add(matrix1, matrix2)print("加法结果:\n", addition)# 减法subtraction = np.subtract(matrix1, matrix2)print("减法结果:\n", subtraction)# 乘法multiplication = np.mu...
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(array) 输出: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] Pandas:提供了高性能的数据结构和数据分析工具。非常适合用于处理表格数据。 示例代码: 输出: Name Age 0 Tom 20
此外为了方便,我们假设传入的x和y不是一维向量,而是对应图像的二维矩阵(注意是np.ndarray而不是nd.matrix,前者的*才是array multiplication即逐个元素相乘,后者的*是矩阵乘法)。 importnumpy as npdefE_generator(beta, eta, h):"""Generate energy function E....
importnumpyasnp# 创建两个矩阵A=np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[5,6],[7,8]])# 相乘C=A*B# 打印结果print("A * B =")print(C) 在上述代码中,我们首先导入 Numpy 库,然后使用np.array()函数创建了两个矩阵 A 和 B。最后,我们使用A * B运算符将两个矩阵相乘,并将结果存储在变...
2.1 使用np.array()创建向量 最直接的创建向量的方法是使用np.array()函数,将Python列表转换为NumPy数组: importnumpyasnp vector=np.array([1,2,3,4,5])print("Vector created using np.array(): numpyarray.com")print(vector) Python Copy Output: ...
import numpy as np # 数组的基本操作 a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # 加法 addition = a + b print(addition) # 减法 subtraction = a - b print(subtraction) # 乘法 multiplication = a * b print(multiplication) ...