Numpy中数组和矩阵操作的数学函数

Numpy 是一个强大的 Python 计算库。它提供了广泛的数学函数,可以对数组和矩阵执行各种操作。本文中将整理一些基本和常用的数学操作。,Numpy中数组和矩阵操作的数学函数,我们将介绍基本的数学运算:,使用numpy.add()逐个添加两个数组元素。例如,要添加两个数组a和b,可以使用以下代码:,也可以使用+运算符:,numpy.subtract()可用于从另一个元素中减去一个数组。例如,要从数组a中减去数组b,可以使用以下代码:,也可以使用-运算符:,numpy.multiply()函数可用于按元素将两个数组相乘。例如,要将两个数组a和b相乘,可以使用以下代码:,也可以使用*运算符:,要说明的一点是,这个是逐元素乘法,点积乘法使用dot,在后面会介绍。所以这个操作要求两个变量的维度相同,如果不同则会首先进行广播操作。,numpy.divide()函数可用于将一个数组除以另一个元素。例如,要用数组a除以数组b,你可以使用以下代码:,也可以使用/运算符:,再次说明:上述所有函数都是在输入数组上以element wise的方式应用的,也就是逐元素方式,所以它们返回一个与输入形状相同的数组。,最常见的是线性代数函数有,numpy.dot()函数可用于计算两个数组的点积。例如,要计算两个1-D数组a和b的点积,可以使用以下代码:,或者直接使用@操作符,numpy.matmul()函数可用于执行两个数组的矩阵乘法。例如,要执行两个2-D数组a和b的矩阵乘法,可以使用以下代码:,可以使用@运算符来执行矩阵乘法:,numpy.transpose()函数可用于转置数组。例如,要转置一个2-D数组a,你可以使用以下代码:,也可以直接使用.T属性来转置数组:,numpy.linalg.det()函数可用于计算正方形数组的行列式。例如,要计算二维数组a的行列式,可以使用以下代码:,注意,输入数组必须是正方形数组,即它必须有相同的行数和列数。,numpy.linalg.inv()函数可用于计算正方形数组的逆inverse 。例如,要计算一个2-D数组a的逆,你可以使用以下代码:,需要注意的是,输入数组必须是方阵,而且行列式必须非零。否则,numpy将引发LinAlgError。,以上就是我们常用的线性代数函数,还有更多函数来计算矩阵和数组上的线性代数运算,可以查看Numpy文档。,Numpy中包含了一些最常用的三角函数包括Numpy .sin()、Numpy .cos()、Numpy .tan()、Numpy .arcsin()、Numpy .arccos()、Numpy .arctan()或Numpy .log()。numpy.sin()的例子:,numpy.log计算自然对数是指数函数的倒数,因此log(exp(x)) = x。自然对数是以e为底的对数。,以上就是Numpy中常用的数学函数的总结,希望对你有所帮助,另外就是Numpy的文档非常详尽,如果你想寻找什么函数,可以直接进行查询:https://numpy.org/doc/

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