Python:学习Numpy,收藏这一篇文章就Go了(二)
算术运算对应元素相乘简单的理解就是2个维度相同的Numpy数组,各个对应位置互相相乘得到的一个新的Numpy数组。图解如下:将上面的图转换为代码如下所示:import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[4, 5], [6, 7]]) print(A * B) print(np.multiply(A, B))运行结果....

Python:学习Numpy,收藏这一篇文章就Go了(一)
NumpyNumpy全称Numerical Python。它提供了2种基本的对象:ndarray与ufunc。ndarray是存储单一数据的多维数组,它相对于list列表可以快速的节省空间,提供数组化的算数运算和高级的广播功能。ufunc是能够对数组进行处理的函数,这些标准的数学函数对整个数组的数据进行快速运算,且不需要编写循环。Numpy其他优点:1.它是读取/写入磁盘上的阵列数据和操作存储器....

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
Python numpy相关内容
- Python科学计算numpy
- Python numpy scipy
- Python导入numpy
- Python numpy高级应用
- Python numpy矩阵
- numpy Python数据处理
- numpy Python科学计算
- numpy Python优势
- numpy数组Python
- Python第三方库numpy
- numpy Python数据科学
- Python安装numpy
- Python dataframe numpy
- Python numpy可视化
- Python pandas numpy数据
- Python numpy dataframe
- Python numpy数组拼接
- Python numpy安装
- Python数据处理numpy
- Python numpy数值计算
- Python深度学习numpy
- Python数据可视化numpy matplotlib
- Python numpy快速入门
- Python数据分析numpy快速入门
- Python numpy用法
- Python numpy数组矢量计算
- Python pillow numpy
- Python numpy迭代
- Python numpy线性代数
- Python numpy优势