python numpy数学计算基础

1、使用numpy对矩阵进行加减计算import numpy as nx = np.array([[9,2],[9,3]], dtype=np.float64)y = np.array([[1,3],[5,7]], dtype=np.float64)print(x + y)print(np.add(x, y)) #进行加法计算输出结果：[[10. 5.][14. 10.]][[10. 5.][14. 10.]]print(x - y)print(np.subtract(x, y)) #进行减法计算输出结果：[[ 8. -1.][ 4. -4.]][[ 8. -1.][ 4. -4.]]

2、使用numpy对矩阵进行乘除计算import numpy as nx = np.array([[9,2],[9,3]柯计瓤绘], dtype=np.float64)y = np.array([[1,3],[5,7]], dtype=np.float64)print(x / y)print(np.divide(x, y)) #除法计算结果输出结果：[[9. 0.66666667][1.8 0.42857143]][[9. 0.66666667][1.8 0.42857143]]print(x * y)print(np.multiply(x, y))#乘法计算结果输出结果：[[ 9. 6.][45. 21.]][[ 9. 6.][45. 21.]]

3、使用numpy也可以进行其它运算，包括平方，乘方，三角函数（sin,tan,cos,ctg等等）坡纠课柩import numpy as npx = np.array([[9,2],[9,3]], dtype=np.float64)y = np.array([[1,3],[5,7]], dtype=np.float64print(np.sqrt(x)) #平方根输出结果：[[3. 1.41421356][3. 1.73205081]]print(np.sin(x/y))输出结果：[[0.41211849 0.6183698 ][0.97384763 0.41557185]]print(np.tan(x*y))输出结果：[[-0.45231566 -0.29100619][ 1.61977519 -1.52749853]]

4、numpy常用的一个数学方法，sumsum可以计算nump中的指定和import numpy as npx = np.array([[9,2],[9,3]], dtype=np.float64)y = np.array([[1,3],[5,7]], dtype=np.float64)print(np.sum(x)) # 计算所有元素和;输出：23.0print(np.sum(x, axis=0)) # 计算列的和;输出：[18. 5.]print(np.sum(x, axis=1)) # 计算行的和;输出：[11. 12.]