import numpy as np
a = np.array([10,20,30,40])
#定义一个1行4列的一个矩阵
b = np.arange(4)
#定义一个从0到3的数列
print(a,b)
c = a - b
print(c)
#对应的元素逐个相减
c = a * b
print(c)
#注意这个是逐个元素相乘,而不是矩阵乘法
c = b**2
print(c)
#b**2表示b的平方,b**n表示b的n次方
c = 10*np.sin(a)
print(c)
#c的值为对a中的元素取sin然后乘10
print(b < 3)
#对b中的每一个值和3进行比较,小于3则返回true,大于3则返回false
#还可以进行比较例如:b == 3 等等也是输出一个true或者false的列表
重点:矩阵的相关函数操作
import numpy as np
a = np.array([[1,1],
[0,1]])
b = np.arange(4).reshape((2,2))
#b : [[0,1],
# [2,3]]
c = a * b
#a与b中的元素逐个相乘
c_dot = np.dot(a,b)
#a和b矩阵相乘
#c_dot = a.dot(b) 效果和上述方法一样的结果
print(c)
print(c_dot)
d = np.random.random((2,4))
#随机生成一个2行4列的一个随机矩阵
print('d : ',d)
print('sum : ',np.sum(d))
#对矩阵中的元素进行求和
print('min : ',np.min(d))
#对矩阵中的元素中求最小值
print('max : ',np.max(a))
#对矩阵中的元素中求最大值
print('rowsum : ',np.sum(d,axis=1))
print('colsum : ',np.sum(d,axis=0))
#axis属性是对行或者列进行计算操作,1 :代表对行进行操作 0 : 代表对列进行操作
print(np.mean(d))
#平均值 np.average(A)也是求平均值
print(np.median(d))
#中位数
print(np.cumsum(d))
#累加
print(np.diff(d))
#累差
print(np.argmin(d))
#返回最小值的索引
print(np.argmax(d))
#返回最大数的索引