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Python 技術手冊 第三版
book

Python 技術手冊 第三版

by lex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden
January 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
856 pages
17h 17m
Chinese
GoTop Information, Inc.
Content preview from Python 技術手冊 第三版
506
|
15 章 數值處理
a[:,:2]
array([[0, 1],
[4, 5]])
for row in a:
print(row)
[0 1 2 3]
[4 5 6 7]
for row in a:
for col in row[:2]: # 每列中的頭兩個項目
print(col)
0
1
4
5
NumPy 中的矩陣運算
如前面「operator 模組」中提到的,
NumPy
實作了新的
3
運算子
@
以用於陣
列的矩陣乘法(matrix multiplication)。
a1 @ a2
就像是
np.matmul(a1,a2)
當兩個矩陣都是二維的,它們會被視為傳統的矩陣。若有一個引數是向量
vector),你會將它提升為一個二維陣列,視需要暫時在它的 shape 的前
面或後面加上一個
1
。別把
@
用於一個純量(scalar),改用
*
(參閱接下來
的範例)。矩陣也允許與一個純量的加法(使用
+
,參閱範例),也能與向
量或其他的矩陣(shape 必須相容)相加。矩陣也有內積(dot product),
使用
np.dot(a1, a2)
。這些運算子的幾個簡單的範例如下:
a = np.arange(6).reshape(2,3) # 一個二維矩陣
b = np.arange(3) # 一個向量
a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
a + 1 # 加上一個純量
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a + b # 加上一個向量
array([[0, 2, 4],
[3, 5, 7]]) ...
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