numpy的运算1

Qin_bf 2023-01-12 23:13:30

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本书主要是通过近70个鲜活的使用NumPy进行数据分析的例子来讲述如何使用NumPy进行数据分析和科学计算。numpy是python实现的科学计算包。目前基于python大数据分析基本都是使用NumPy这个工具包完成的，所以如果想从事大数据分析相关工作，学习numPy技术必不可少。本书详细介绍了python下的numPy编程和使用，是一本不可多得的讲述NumPy的书籍。

1. 问题 ndarray 是 NumPy 的基础元素，NumPy 又主要是用来进行矩阵运算的。那么具体来说，ndarray 是如何进行普通矩阵运算的呢？ 2. 分析首先，在矩阵用 +-*/ 这些常规操作符操作的时候，是对元素进行操作。这和其他诸如 MATLAB 等语言不一样。比如 ar = np.array([[20, 21, 22], [23, 24, 25]]) ar *...

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，其强大的数学运算功能使得处理数值计算变得高效且简单。通过本文的介绍，你应该对NumPy中的基本数学运算、统计运算、线性代数运算以及三角函数与指数运算有了基本的了解。NumPy还有许多其他高级功能，如傅里叶变换、随机数生成等，值得进一步探索和学习。掌握NumPy的数学运算功能，将为你在数据科学和机器学习领域的发展打下坚实的基础。

内容分为向量（一维数组）、矩阵（二维数组）、三维与更高维数组3个部分。 Numpy数组与Python列表在介绍正式内容之前，先让我们先来了解一下Numpy数组与Python列表的区别。出一看，NumPy数组类似于Python列表。它们都可以用作容器，具有获取（getting）和设置（setting）元素以及插入和移除元素的功能。两者有很多相似之处，以下是二者在运算时的一个示例：和Python列表相比，Numpy数组具有特点：更紧凑，尤其是在一维以上的维度；向量化操作时比Pytho...

文章目录1.初始化两个矩阵2.矩阵加法3.矩阵减法4.矩阵乘法5.矩阵的乘方6.矩阵的三角函数7.矩阵的逻辑运算8.二维矩阵计算9.sum(), min(), max()的使用10.行和列的查找运算 1.初始化两个矩阵 import numpy as np a=np.array([11,22,33,44,55,66]) b=np.arange(6) print(a) print(b) #...

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