2-8 四则运算

In [2]:

import numpy as np
x=np.array([5,5])
y=np.array([2,2])

 

乘法

In [3]:

np.multiply(x,y)

Out[3]:

array([10, 10])

In [4]:

np.dot(x,y)#内积

Out[4]:

20

In [5]:

x.shape

Out[5]:

(2,)

In [6]:

y.shape

Out[6]:

(2,)

In [7]:

x.shape=2,1
x

Out[7]:

array([[5],
       [5]])

In [8]:

np.dot(x,y)#维度不一样

 

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1np.dot(x,y)

ValueError: shapes (2,1) and (2,) not aligned: 1 (dim 1) != 2 (dim 0)

In [9]:

y.shape=1,2
y

Out[9]:

array([[2, 2]])

In [10]:

x

Out[10]:

array([[5],
       [5]])

In [12]:

print(x.shape)
print(y.shape)

 

(2, 1)
(1, 2)

In [14]:

np.dot(x,y)

Out[14]:

array([[10, 10],
       [10, 10]])

In [15]:

np.dot(y,x)

Out[15]:

array([[20]])

In [17]:

x=np.array([1,1,1])
y=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(x*y)#自动加维数转换

 

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

In [18]:

x=np.array([1,1,1])
y=np.array([1,1,1])
x==y#必须维度一样，逐一进行比较

Out[18]:

array([ True,  True,  True])

In [19]:

np.logical_and(x,y)#逻辑与操作

Out[19]:

array([ True,  True,  True])

In [20]:

np.logical_or(x,y)#或

Out[20]:

array([ True,  True,  True])

In [21]:

np.logical_not(x,y)#非

Out[21]:

array([0, 0, 0])