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python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

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以下是Python中NumPy基础学习及进行数组和矢量计算的详解：

NumPy基础学习

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库。它提供了高性能的多维数组对象和用于数组计算的工具。以下是一些NumPy基础知识：

创建ndarray

您可以使用NumPy中的array函数来创建ndarray对象。以下是一个创建ndarray的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

输出：

[1 2 3]

访问ndarray元素

您可以使用索引来访问ndarray对象中的元素。以下是一个访问ndarray元素的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(a[0])

输出：

1

切片ndarray

您可以使用切片来访问ndarray对象中的子数组。以下是一个切片ndarray的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a[1:4])

输出：

[2 3 4]

修改ndarray

您可以使用索引和切片来修改ndarray对象中的元素。以下是一个修改ndarray的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
a[0] = 4
print(a)

输出：

[4 2 3]

迭代ndarray

您可以使用Python中的迭代器来迭代ndarray对象中的元素。以下是一个迭代ndarray的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
for x in a:
  print(x)

输出：

1
2
3

过滤ndarray

您可以使用布尔索引来过滤ndarray对象中的元素。以下是一个过滤ndarray的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[a > 2]
print(b)

输出：

[3 4 5]

数组和矢量计算

NumPy提供了许多用于数组和矢量计算的函数。以下是一些常用的函数：

数组运算

您可以使用NumPy中的数组运算函数来进行数组运算。以下是一些常用的数组运算函数：

  • add：数组加法。
  • subtract：数组减法。
  • multiply：数组乘法。
  • divide：数组除法。

以下是一个使用这些函数的示例：

import numpy as np

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

c = np.add(a, b)
print(c)

d = np.subtract(a, b)
print(d)

e = np.multiply(a, b)
print(e)

f = np.divide(a, b)
print(f)

输出：

[5 7 9]
[-3 -3 -3]
[ 4 10 18]
[0.25 0.4  0.5 ]

矢量运算

您可以使用NumPy中的矢量运算函数来进行矢量运算。以下是一些常用的矢量运算函数：

  • dot：矢量点积。
  • cross：矢量叉积。
  • norm：矢量范数。

以下是一个使用这些函数的示例：

import numpy as np

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

c = np.dot(a, b)
print(c)

d = np.cross(a, b)
print(d)

e = np.linalg.norm(a)
print(e)

输出：

32
[-3  6 -3]
3.7413867739413

这就是Python中NumPy基础学习及进行数组和矢量计算的详解。希望这篇文章能够帮助您更好地理解NumPy中的数组和矢量计算。

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