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本篇內容主要講解“NumPy數組的數學運算方法”，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。下面就讓小編來帶大家學習“NumPy數組的數學運算方法”吧!
今天我們學習使用numpy的內置數學運算方法和基本的算術運算符兩種方式對數組進行數學運算的學習，內容涉及到線性代數的向量矩陣的基本運算知識（不熟悉的童鞋回頭自己補一下哈），接下來開始：
以下為在Jupyter Notebook中的執行過程：
編碼如下：
# ### 使用numpy數組進行數學運算import numpy as npx = np.array([[1,2],[3,4]])y = np.array([[5,6],[7,8]])# ### 加法運算#使用運算符數組相加x + y# ### 使用np.add()方法進行相加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()進行矩陣運算# ### 他的函數返回兩個數組的點積。對于二維向量，它等效于矩陣乘法。# ### 對于1-D陣列，它是向量的內積。# ### 對于N維數組，它是a的最后一個軸和b的倒數第二個軸的和積。v.dot(w)#相當于 (9*11) + (10*13)np.dot(v,w)np.dot(x,y)# ### 數組的轉置xx.Tnp.sum(x)# 1+3+2+4np.sum(x,axis=0)#行相加取結果np.sum(x,axis=1)#列相加取結果
到此，相信大家對“NumPy數組的數學運算方法”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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