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本篇內(nèi)容主要講解“NumPy數(shù)組的數(shù)學(xué)運算方法”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“NumPy數(shù)組的數(shù)學(xué)運算方法”吧!
今天我們學(xué)習(xí)使用numpy的內(nèi)置數(shù)學(xué)運算方法和基本的算術(shù)運算符兩種方式對數(shù)組進(jìn)行數(shù)學(xué)運算的學(xué)習(xí)，內(nèi)容涉及到線性代數(shù)的向量矩陣的基本運算知識（不熟悉的童鞋回頭自己補(bǔ)一下哈），接下來開始：
以下為在Jupyter Notebook中的執(zhí)行過程：
編碼如下：
# ### 使用numpy數(shù)組進(jìn)行數(shù)學(xué)運算import numpy as npx = np.array([[1,2],[3,4]])y = np.array([[5,6],[7,8]])# ### 加法運算#使用運算符數(shù)組相加x + y# ### 使用np.add()方法進(jìn)行相加z = np.add(x,y)z# ### 減法運算x -ynp.subtract(x,y)# ### 乘法運算x * ynp.multiply(x,y)# ## 除法運算x / ynp.divide(x,y)# ## 取平方根np.sqrt(x)v = np.array([9,10])w = np.array([11,13])# ## 使用np.dot()進(jìn)行矩陣運算# ### 他的函數(shù)返回兩個數(shù)組的點積。對于二維向量，它等效于矩陣乘法。# ### 對于1-D陣列，它是向量的內(nèi)積。# ### 對于N維數(shù)組，它是a的最后一個軸和b的倒數(shù)第二個軸的和積。v.dot(w)#相當(dāng)于 (9*11) + (10*13)np.dot(v,w)np.dot(x,y)# ### 數(shù)組的轉(zhuǎn)置xx.Tnp.sum(x)# 1+3+2+4np.sum(x,axis=0)#行相加取結(jié)果np.sum(x,axis=1)#列相加取結(jié)果
到此，相信大家對“NumPy數(shù)組的數(shù)學(xué)運算方法”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
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