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矩阵运算

 

matlab中有.* ,./等等

但是在numpy中，如果使用+，-，×，/优先执行的是各个点之间的加减乘除法

如果两个矩阵（方阵）可既以元素之间对于运算，又能执行矩阵运算会优先执行元素之间的运算

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>>> import numpy as np
>>> A = np.arange(10,20)
>>> B = np.arange(20,30)
>>> A + B
array([30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48])
>>> A * B
array([200, 231, 264, 299, 336, 375, 416, 459, 504, 551])
>>> A / B
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> B / A
array([2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

 

如果需要执行矩阵运算，一般就是矩阵的乘法运算

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>>> A = np.array([1,1,1,1])
>>> B = np.array([2,2,2,2])
>>> A.reshape(2,2)
array([[1, 1],
       [1, 1]])
>>> B.reshape(2,2)
array([[2, 2],
       [2, 2]])
>>> A * B
array([2, 2, 2, 2])
>>> np.dot(A,B)
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>>> A.dot(B)
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一些常用的全局函数

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>>> B = np.arange(3)
>>> B
array([0, 1, 2])
>>> np.exp(B)
array([ 1.        ,  2.71828183,  7.3890561 ])
>>> np.sqrt(B)
array([ 0.        ,  1.        ,  1.41421356])
>>> C = np.array([2., -1., 4.])
>>> np.add(B, C)
array([ 2.,  0.,  6.])

 

矩阵的索引分片遍历

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>>> a = np.arange(10)**3
>>> a
array([  0,   1,   8,  27,  64, 125, 216, 343, 512, 729])
>>> a[2]
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>>> a[2:5]
array([ 8, 27, 64])
>>> a[:6:2] = -1000    # equivalent to a[0:6:2] = -1000; from start to position 6, exclusive, set every 2nd element to -1000
>>> a
array([-1000,     1, -1000,    27, -1000,   125,   216,   343,   512,   729])
>>> a[ : :-1]                                 # reversed a
array([  729,   512,   343,   216,   125, -1000,    27, -1000,     1, -1000])
>>> for i in a:
...     print(i**(1/3.))
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