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numpy 模块学习记录二

2018-02-13 12:00 267 查看

1、数组与数组间的运算
同样大小：乘法（*）,除法（/），加法（+），减法（-），幂运算（**）都可以，例子如下：
不同大小：称作广播，比较复杂，现只清楚，对于一维数组和二维数组（维度相同时）之间可+，-，*，/
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> a*a
array([ 1, 4, 9, 16])
>>> a/a
array([1., 1., 1., 1.])
>>> a+a
array([2, 4, 6, 8])
>>> a-a
array([0, 0, 0, 0])
>>> a**2
array([ 1, 4, 9, 16], dtype=int32)
>>> a**0.5

array([1. , 1.41421356, 1.73205081, 2. ])
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.tile(a,(2,1))
>>> b
array([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])
>>> a-b
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]])
>>> a+b
array([[2, 4, 6, 8],
[2, 4, 6, 8]])
>>> a*b
array([[ 1, 4, 9, 16],
[ 1, 4, 9, 16]])
>>> a/b
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
>>> b/a
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
>>> b*a
array([[ 1, 4, 9, 16],
[ 1, 4, 9, 16]])

2、数组和标量间的运算
+，-，*，/都可以进行，例子如下：
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> a-2
array([-1, 0, 1, 2])
>>> a+2
array([3, 4, 5, 6])
>>> a/2
array([0.5, 1. , 1.5, 2. ])
>>> a*2
array([2, 4, 6, 8])
>>> 2*a
array([2, 4, 6, 8])
>>> 2/a
array([2. , 1. , 0.66666667, 0.5 ])

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