numpy快速入门(3):算术运算

1. 减法

相同维度的两个矩阵相减,相当于对应位置上的元素相减

a = numpy.array([30,20,10])
b = numpy.arange(3)
c = a - b
# 减去一个数值时:
c = c - 1  # 对所有元素都-1
print(a) # [30 20 10]
print(b) # [0 1 2]
print(c) # [30 19  8]
print(c) # [29 18  7]

2. 对应位置相乘

a = numpy.array([30,20,10])
b = numpy.arange(3)
c = a * b
print(a) # [30 20 10]
print(b) # [0 1 2]
print(c) # [ 0 20 20]

3. 矩阵乘法

只有当矩阵A的列数等于矩阵B的行数时,A与B可以相乘。

  • 矩阵C的行数等于矩阵A的行数,C的列数等于B的列数。
  • 乘积C的第m行第n列的元素等于矩阵A的第m行的元素与矩阵B的第n列对应元素乘积之和。
A = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = numpy.array([[1,4],[2,5],[3,6]])
# 矩阵乘法
C = A.dot(B)  # 等价于numpy.dot(A,B)
print(C)   #[[14 32], [32 77]]    

4. 幂

A = numpy.array([1,2,3])
B = A**2
print(B)  # [1 4 9]

你可能感兴趣的:(numpy快速入门(3):算术运算)