numpy入门（二）——基本运算

numpy的运算和python的元组列表字符串不同，python列表字符串元组是累加的：

numpy就真的是对相对应位置上的元素进行数学运算了：

random.randint(shtar, end, 随机数数量).reshape(shape)

同时你也看到进行相应计算后原数组或矩阵的数值并没有改变，你想要保存的话需要建立一个新的变量保存。

numpy的运算速度比python要快，这是numpy的优点之一了。可以使用ipython的%timeit + 命令，来获得运行的时间

 

对于矩阵之间加法：如果数组的维度相同，就在组里对应位置进行逐个元素的数学运算。

对于矩阵之间的乘法：* 只是对应位置元素的乘法运算并不是矩阵的内积，内积使用np.dot()函数

对于np.dot()，如果数组的维度不同，numpy会试图使用广播机制来匹配，如果匹配的上，就进行运算，否则就报错。

广播机制的条件：两个数组必须有一个维度可以扩展，然后在这个维度上进行复制，最终复制出两个相同维度的数组，再进行运算。

 

numpy内置运算函数：

• np.cos()

• np.exp()  # e^n

• np.sqrt()

• np.sum()

• np.mean()  #均值

• np.std()   #方差

• np.min()

• np.max()

• np.argmin()   #最小值元素所在的索引

• np.argmax()   #最大值元素所在位置的索引

 

对于二维数组或者更高维度的数组，可以根据行或者列来计算：

对于二维数组axis = 0,计算的是列；axis=1，计算的是行