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. ...
3. 使用Numpy中的点积 同样的操作也可以在NumPy中实现,并获得较好的运行性能。 样例代码如下: 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...
NumPy的数组类被称作ndarray。通常被称作数组。注意numpy.array和标准Python库类array.array并不相同,后者只处理一维数组和提供少量功能。更多重要ndarray对象属性有: ndarray.ndim 数组轴的个数,在python的世界中,轴的个数被称作秩 ndarray.shape 数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n排...
1, 2, 3]) >>> c = a-b >>> c array([20, 29, 38, 47]) >>> b**2 array([0, 1, 4, 9]) >>> 10*sin(a) array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854]) >>> a<35 array([True, True, False, False], dtype=bool) 不像许多矩阵语言,NumPy中的乘法运算符 * 指...
a = np.array([1, 2, 3]) # Create a rank 1 array print type(a) # Prints "<type 'numpy.ndarray'>" print a.shape # Prints "(3,)" print a[0], a[1], a[2] # Prints "1 2 3" a[0] = 5 # Change an element of the array ...
矩阵乘法是指将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。在 Python 中,可以使用 Numpy 库来实现矩阵乘法。下面是一个简单的例子,展示如何将两个矩阵相乘: 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) ...
import numpy as np from numpy.linalg import inv, qr from numpy import linalg """ 矩阵的生成 和 数据类型 """ rand_array = np.random.randn(2, 3) # 生成(2,3)的矩阵 print(rand_array) rand_array = rand_array * 10 # 矩阵中每个元素*10 ...
对于matrix对象的元素乘法,您可以使用numpy.multiply: import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[5,6],[7,8]]) np.multiply(a,b) 结果 array([[ 5, 12], [21, 32]]) 但是,您应该真正使用array而不是matrix。matrix对象与常规 ndarray 有各种可怕的不兼容。使用 nd...
Learn how to create a NumPy array, use broadcasting, access values, manipulate arrays, and much more in this Python NumPy tutorial.
2. 创建NumPy向量的基本方法 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) ...