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            Numpy數(shù)組運算

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:syq
            時間: 2022-08-12 16:09:18 1660291758

              #### numpy數(shù)組的運算

              **加法**

              其實上面我們已經(jīng)使用了數(shù)組的加法運算,而在運算中是使用廣播機制的。假設(shè)我們現(xiàn)在有這樣的兩組數(shù)據(jù):

            numpy數(shù)組的運算

              ```

              import numpy as np

              data1 = np.arange(12,dtype=np.int32).reshape(3,4) # 維數(shù)是(3,3)

              data2 = np.ones((3,1))

              print(data1+data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[ 1 2 3 4]

              [ 5 6 7 8]

              [ 9 10 11 12]]

              ```

              **減法**

              ```

              print(data1-data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[-1 0 1 2]

              [ 3 4 5 6]

              [ 7 8 9 10]]

              ```

              **乘法**

              ```

              print(data1*data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[ 0 1 2 3]

              [ 4 5 6 7]

              [ 8 9 10 11]]

              ```

              **除法**

              ```

              print(data1/data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[ 0. 1. 2. 3.]

              [ 4. 5. 6. 7.]

              [ 8. 9. 10. 11.]]

              ```

              當(dāng)然還有**整除和冪運算**

              ```

              data2 = np.array([2,2,2,2])

              print(data1//data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[0 0 1 1]

              [2 2 3 3]

              [4 4 5 5]]

              ```

              如果是冪運算呢?

              ```

              print(data1**data2)

              ```

              結(jié)果:

              ```

              [[ 0 1 4 9]

              [ 16 25 36 49]

              [ 64 81 100 121]]

              ```

              當(dāng)然數(shù)組也可以進行**比較**,也是會自動應(yīng)用廣播機制

              ```

              import numpy as np

              arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

              arr2=np.array([[1,1,1],[1,1,1]])

              print(arr2>arr1)

              ```

              結(jié)果:

              [[False, False, False],

              [False, False, False]]

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