Numpy中进行数组数据乘法运算(*号或者np.multiply)

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Numpy中进行数组数据乘法运算(*号或者np.multiply)

2023-12-02 13:41| 来源: 网络整理| 查看: 265

Numpy中进行数组数据乘法运算(*号或者np.multiply)

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Numpy中使用进行数据乘法运算(*号或者np.multiply)

numpy是什么?numpy和list有哪些区别?

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numpy是什么?numpy和list有哪些区别?

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:

一个强大的N维数组对象 ndarray广播功能函数整合 C/C++/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

一个numpy array 是内存中一个连续块,并且array里的元素都是同一类(例如整数)。所以一旦确定了一个array,它的内存就确定了,那么每个元素(整数)的内存大小都确定了(4 bytes)。

list完全不同,它的每个元素其实是一个地址的引用,这个地址又指向了另一个元素,这些元素的在内存里不一定是连续的。所以list其实是只              能塞进地址的“数组”,而且由于地址不用连续,每当我想加入新元素,我只用把这个元素的地址添加进list。

list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同。(在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu。)

NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。

Numpy中使用进行数据乘法运算(*号或者np.multiply) x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64) y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64) print(x + y) print(np.add(x, y)) print(x - y) print(np.subtract(x, y)) print(x * y) print(np.multiply(x, y)) print(x / y) print(np.divide(x, y)) print(np.sqrt(x))

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