Python中numpy数组的计算与转置详解

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• 前言
• 1、numpy数组与数的运算
• 2、numpy相同尺寸的数组运算
• 3、numpy不同尺寸的数组计算
• 4、numpy数组的转置
• 总结：

前言

本文主要讲述numpy数组的计算与转置，讲相同尺寸数组的运算与不同尺寸数组的运算，同时介绍数组转置的三种方法。

numpy数组的操作比较枯燥，但是都很实用，在很多机器学习、深度学习算法中都会使用到，对numpy数组的一些操作。

1、numpy数组与数的运算

主要包括数组与数的加减乘除运算，废话不多说，看代码：

import numpy as np
 
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12]])
 
# 将数组a里面的每个数+1
b = a+1
print(b)
 
# 将数组a里面每个数-3
c = a-3
print(c)
 
# 将数组a里面每个数*3
d = a*3
print(d)
 
# 将数组a里面每个数除3
e = a/3
print(e)
 

运行结果如下：

2、numpy相同尺寸的数组运算

numpy相同尺寸的加减乘除运算，代码如下：

import numpy as np
 
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12]])
b = np.array([[11, 22, 33, 44, 55, 66], [77, 88, 99, 10, 11, 12]])
 
# 数组a与数组b的加法运算
c = a+b
print(c)编程客栈
 
# 数组a与数组b的减法运算
d = a-b
print(d)
 
# 数组a与数组b的乘法运算
e = a*b
print(e)
 
# 数组a与数组b的除法运算
f = a/b
print(f)

运行结果如下：

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3、numpy不同尺寸的数组计算

numpy不同尺寸的数组也能运算，遵OJtMCycW守广播原则，代码如下：

import numpy as np
 
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12]])
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
c = np.array([[1], [2]])
print(a)
print(b)
print(c)
 
# 数组a与数组b的减法
d = a-b
print(d)
 
# 数组a与数组b的乘法
e = a*b
print(e)
 
# 数组a与数组c的减法
f = a-c
print(f)
 
# 数组a与数组c的乘法
g = a*c
print(g)

运行结果如下图：

大家应该可以看出二者的区别，所有数组的运算遵守广播原则。

4、numpy数组的转置

主要讲三种转置方法，具体代码如下：

import numpy as np
 
a = np.array([[编程客栈1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18]])
 
# 数组转置的三种方法
b = np.transpose(a)
c = a.T
d = a.swapaxes(1, 0)
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

运行结果如下图：

总结：

这次讲的东西比较简单，也很枯燥，甚至我都没有什么需要说明的。但是确实numpy数组重要也不可缺少的一部分。大家可以试一下代码，看一下效果，了解数组的运算。可以去搜索一下数组的广播原则了解一下！

到此这篇关于python中numpy数组的计算与转置详解的文章就介绍到这了,更多相关Python numpy数组计算与转置内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！