Python numpy，数组与数组的运算，sum数组元素求和，矩阵的乘法

柔情只为你懂 2022-04-23 12:24 185阅读 0赞

**numpy中两个多维数组之间可以进行运算的前提是：**

1、shape为(4, 3, 2)可以与shape为(3, 2)的数组进行运算。（维度从后面开始算，可以成功匹配）

2、shape为(4, 3, 2)也可以与shape为(4, 3)的数组进行运算。（维度从前面开始算，可以成功匹配）

意义(好处)：举个例子:每列的数据减去列的平均值的结果

**demo.py（numpy，数组的运算）：**

# coding=utf-8
    import numpy as np
    
    
    t1 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])  # 二维数组
    print(t1)
    '''
    [[0 1 2]
     [3 4 5]]
    '''
    
    # 多维数组与单个数字 + - * /，就是数组中的所有元素依次与该数字进行+ - * /。
    t2 = t1 + 5
    print(t2)
    '''
    [[ 5  6  7]
     [ 8  9 10]]
    '''
    # numpy中除以0并不会报错，只是警告。  0/0返回nan(不是一个数字)； 1/0返回inf(正无穷)，-1/0返回-inf(负无穷)
    
    
    # 同形状的两个数组相 + - * /，就是两个数组中对应位置元素进行+ - * /。
    t3 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])  # 二维数组
    t4 = t1 * t3
    print(t4)
    '''
    [[ 0 11 24]
     [39 56 75]]
    '''
    
    
    # 多维数组与一维数组(行数组)+ - * /，就是多维数组的每一行依次与一维数组进行+ - * /。 (前提：多维数组与一维数组的列数一致)
    t5 = np.array([6, 7, 8])  # 一维数组(行数组)
    t6 = t1 * t5
    print(t6)
    '''
    [[ 0  7 16]
     [18 28 40]]
    '''
    
    
    # 多维数组与多行一列的二维数组(列数组)+ - * /，就是多维数组的每一列依次与列数组进行+ - * /。(前提：多维数组与列数组的行数一致)
    t7 = np.array([[50],[60]])  # 多行一列的二维数组(列数组)
    t8 = t1 * t7
    print(t8)
    '''
    [[  0  50 100]
     [180 240 300]]
    '''

**demo.py（numpy，矩阵的乘法，np.dot()）：**

# coding=utf-8
    import numpy as np
    
    
    t1 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])  # 二维数组(2行3列)
    print(t1)
    '''
    [[0 1 2]
     [3 4 5]]
    '''
    
    t2 = np.array([[10, 11], [12, 13], [14, 15]])  # 二维数组(3行2列)
    print(t2)
    '''
    [[10 11]
     [12 13]
     [14 15]]
    '''
    
    # 矩阵的乘法。 内标同可以乘,内标不同不可以乘
    t3 = np.dot(t1, t2)
    print(t3)
    '''
    [[ 40  43]
     [148 160]]
    '''

**demo.py（sum()，数组元素求和）：**

# coding=utf-8
    import numpy as np
    
    
    t1 = np.arange(12).reshape((3,4))
    print(t1)
    '''
    [[ 0  1  2  3]
     [ 4  5  6  7]
     [ 8  9 10 11]]
    '''
    
    a = np.sum(t1)  # 数组所有元素求和。 nan与数字运算还是nan
    print(a)  # 66
    
    b = np.sum(t1, axis=0)   # axis可以指定哪个轴上相加求和
    # b = t1.sum(axis=0)  # 数组本身也有sum()函数
    print(b)  # [12 15 18 21]
    
    c = np.sum(t1, axis=1)   # axis可以指定哪个轴上相加求和
    print(c)  # [6 22 38]