python中numpy数组形状和计算
1. numpy数组形状
数组可以理解为是矩阵,所以会涉及几行几列
import numpy as np
import randomt1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(t1)
print(t1.shape)
在这段逻辑里,t1
是个数组,输出结果后
(2, 3)
表示的就是这个数组是一个2行3列的矩阵
在初始设置过数组形状后,还可以通过reshape
进行形状的修改
import numpy as np
import random#reshape修改形状
t2 = np.arange(12)
print(t2)
print(t2.shape)t3 = t2.reshape((3,4))
print(t3)
print(t3.shape)
t3
就是t2
修改形状之后的数组
但需要注意的是,数组形状发生切换的前后,数组内元素数量不能发生变化,比如t2
数组里有12个元素,那就可以按3行4列来改变,但不能按3行5列修改
2. numpy数组计算
2.1 数组与数字计算
数组可以和数字进行计算
import numpy as np
import random#数组与数字进行计算
t1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
t2 = t1 + 2
print(t1)
print(t2)
其结果是原数组里的每一个元素都会加2,与加法类似,乘法也是将每个元素都乘一次
import numpy as np
import random#数组与数字进行计算
t1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
t3 = t1 * 3
print(t1)
print(t3)
2.2 数组与数组计算
数组不仅可以和数字进行计算,也可以和数组进行计算
import numpy as np
import random#数组与数字进行计算
t1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数组与数组进行计算
t4 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
t5 = t1 * t4
print(t5)
可以看出来,是相同位置的元素进行相乘,需要注意的是,数组和数组之间的计算,需要两个数组形状相同
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