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Numpy的基础——向量计算矩阵计算

宋正兵 on 2021-02-25

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。

1、Numpy线性代数

函数 描述
dot 两个数组的点积，即元素对应相乘
vdot 两个向量的点积
inner 两个数组的内积
matmul 两个数组的矩阵积
determinant 数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv 计算矩阵的乘法逆矩阵

两个向量的点积 numpy.vdot()

numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。

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import numpy as np

a = np.array([1,2],[3,4])
b = np.array([11,12],[13,14])

# vdot 将数组展开计算内积
print(np.vdot(a,b))

输出结果为：

1
130

计算式为：

1
1*11 + 2*12 + 3*13 + 4*14 = 130

2、Numpy数组操作

连接数组

函数 描述
concatenate 连接沿现有轴的数组序列
stack 沿着新的轴加入一系列数组
hsatck 水平堆叠序列中的数组（列方向）
vstack 竖直堆叠序列中的数组（行方向） 
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import numpy as np
a = np.array([1,2],[3,4])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
 
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')

输出结果：

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第一个数组：
[[1 2]
 [3 4]]

第二个数组：
[[5 6]
 [7 8]]

numpy.hstack

numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组。

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print ('水平堆叠：')
c = np.hstack((a,b))
print (c)

输出结果：

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3
水平堆叠：
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

numpy.vstack

numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组。

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print ('竖直堆叠：')
c = np.vstack((a,b))
print (c)

输出结果：

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竖直堆叠：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]



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