Python中numpy数组的计算与转置的方法是什么

本篇内容介绍了“python中numpy数组的计算与转置的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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+1b = a+1print(b) # 将数组a里面每个数-3c = a-3print(c) # 将数组a里面每个数*3D = a*3print(d) # 将数组a里面每个数除3e = a/3print(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+bprint(c) # 数组a与数组b的减法运算d = a-bprint(d) # 数组a与数组b的乘法运算e = a*bprint(e) # 数组a与数组b的除法运算f = a/bprint(f)

运行结果如下：

3、numpy不同尺寸的数组计算

numpy不同尺寸的数组也能运算，遵守广播原则，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-bprint(d) # 数组a与数组b的乘法e = a*bprint(e) # 数组a与数组c的减法f = a-cprint(f) # 数组a与数组c的乘法g = a*cprint(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([[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.Td = a.swapaxes(1, 0)print(a)print(b)print(c)print(d)

运行结果如下图：

“Python中numpy数组的计算与转置的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！