• Numpy数值计算基础


     1 # -*- coding: utf-8 -*-
     2 
     3 ###############################################################################
     4 #######################            正文代码             #######################
     5 ###############################################################################
     6 
     7 # 代码 2-30
     8 import numpy as np  #导入NumPy库
     9 matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9") #使用分号隔开数据
    10 print('创建的矩阵为:',matr1)
    11 
    12 matr2 = np.matrix([[123],[456],[789]])
    13 print('创建的矩阵为:',matr2)
    14 
    15 
    16 # 代码 2-31
    17 arr1 = np.eye(3)
    18 print('创建的数组1为:',arr1)
    19 
    20 arr2 = 3*arr1
    21 print('创建的数组2为:',arr2)
    22 
    23 print('创建的矩阵为:',np.bmat("arr1 arr2; arr1 arr2"))
    24 
    25 
    26 # 代码 2-32
    27 matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")  #创建矩阵
    28 print('创建的矩阵为:',matr1)
    29 
    30 matr2 = matr1*3  #矩阵与数相乘
    31 print('创建的矩阵为:',matr2)
    32 print('矩阵相加结果为:',matr1+matr2)  #矩阵相加
    33 print('矩阵相减结果为:',matr1-matr2)  #矩阵相减
    34 print('矩阵相乘结果为:',matr1*matr2)  #矩阵相乘
    35 print('矩阵对应元素相乘结果为:',np.multiply(matr1,matr2))
    36 
    37 # 代码 2-33
    38 '''
    39 print('矩阵转置结果为:',matr1.T)  #转置
    40 print('矩阵共轭转置结果为:',matr1.H)  #共轭转置(实数的共轭就是其本身)
    41 print('矩阵的逆矩阵结果为:',matr1.I)  #逆矩阵
    42 print('矩阵的二维数组结果为:',matr1.A)  #返回二维数组的视图
    43 '''
    44 # 代码 2-34
    45 x = np.array([1,2,3])
    46 y = np.array([4,5,6])
    47 print('数组相加结果为:',x + y)  #数组相加
    48 print('数组相减结果为:',x - y)  #数组相减
    49 print('数组相乘结果为:',x * y)  #数组相乘
    50 print('数组相除结果为:',x / y)  #数组相除
    51 print('数组幂运算结果为:',x ** y)  #数组幂运算
    52 
    53 # 代码 2-35
    54 x = np.array([1,3,5])
    55 y = np.array([2,3,4])
    56 print('数组比较结果为:',x < y)
    57 print('数组比较结果为:',x > y)
    58 print('数组比较结果为:',x == y)
    59 print('数组比较结果为:',x >= y)
    60 print('数组比较结果为:',x <= y)
    61 print('数组比较结果为:',x != y)
    62 
    63 # 代码 2-36
    64 print('数组逻辑运算结果为:',np.all(x == y))  #np.all()表示逻辑and
    65 print('数组逻辑运算结果为:',np.any(x == y))  #np.any()表示逻辑or
    66 
    67 # 代码 2-37
    68 arr1 = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
    69 print('创建的数组1为:',arr1)
    70 print('数组1的shape为:',arr1.shape)
    71 arr2 = np.array([1,2,3])
    72 print('创建的数组2为:',arr2)
    73 print('数组2的shape为:',arr2.shape)
    74 print('数组相加结果为:',arr1 + arr2)
    75 
    76 # 代码 2-38
    77 arr1 = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
    78 print('创建的数组1为:',arr1)
    79 print('数组1的shape为:',arr1.shape)
    80 
    81 arr2 = np.array([1,2,3,4]).reshape((4,1))
    82 print('创建的数组2为:',arr2)
    83 print('数组2的shape为:',arr2.shape)
    84 print('数组相加结果为:',arr1 + arr2)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/779084229yyt/p/9442715.html
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