继上篇讲过numpy如何构建多维数组之后，今天我们来学习numpy多维数组的用法。
加法和减法操作要求操作双方的维数信息一致，均为M*N为数组方可正确执行操作。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px;">a = np.arange(4)
输出：
array([0, 1, 2, 3])
b = a**2
输出：
array([0, 1, 4, 9])
c = 10*np.sin(a)
输出：
array([ 0. , 8.41470985, 9.09297427, 1.41120008])
n < 35
输出：
array([ True, True, True, True], dtype=bool)
A = np.array([[1,1],[0,1]])
B = np.array([[2,0],[3,4]])
C = A * B # 元素点乘
输出：
array([[2, 0],
[0, 4]])
D = A.dot(B) # 矩阵乘法
输出：
array([[5, 4],
[3, 4]])
E = np.dot(A,B) # 矩阵乘法
输出：
array([[5, 4],
[3, 4]])<br></span></p>
|
多维数组操作过程中的类型转换
When operating with arrays of different types, the type of the resulting array corresponds to the more general or precise one (a behavior known as upcasting)
即操作不同类型的多维数组时，结果自动转换为精度更高类型的数组，即upcasting
1 2 3 4 5 6 7 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px;">a = np.ones((2,3),dtype=int) # int32
b = np.random.random((2,3)) # float64
b += a # 正确
a += b # 错误<br></span></p>
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px;">a = np.ones(3,dtype=np.int32)
b = np.linspace(0,pi,3)
c = a + b
d = np.exp(c*1j)
输出：
array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,
-0.54030231-0.84147098j])
d.dtype.name
输出：
'complex128'<br></span></p>
|
多维数组的一元操作，如求和、求最小值、值等
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 | <p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei"; font-size: 14px;">a = np.random.random((2,3))
a.sum()
a.min()
a.max()
b = np.arange(12).reshape(3,4)
输出：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
b.sum(axis=0) # 按列求和
输出：
array([12, 15, 18, 21])
b.sum(axis=1) # 按行求和
输出：
array([ 6, 22, 38])
b.cumsum(axis=0) # 按列进行元素累加
输出：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 6, 8, 10],
[12, 15, 18, 21]])
b.cumsum(axis=1) # 按行进行元素累加
输出：
array([[ 0, 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15, 22],
[ 8, 17, 27, 38]])
universal functions
B = np.arange(3)
np.exp(B)
np.sqrt(B)
C = np.array([2.,-1.,4.])
np.add(B,C)<br></span></p>
|
其他的ufunc函数包括：
all, any, apply_along_axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor,inner, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sort, std, sum, trace, transpose, var,vdot, vectorize, where
以上就是Python中numpy多维数组的用法。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
