矩阵运算

numpy中矩阵是否与某个值相等：

matrix = numpy.array([1,2,3,4])

print (matrix==3)

结果

matrix = numpy.array([[1,2,3,4],[2,4,6,8],[3,6,9,12]])

print(matrix)

equal_to_4 = (matrix[:,1]==4)

print(equal_to_4)

print (matrix[equal_to_4,:])

结果

可以使用boolean值还取出矩阵中满足条件的值。

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与或操作：

与：

matrix = numpy.array([5,10,15,20])

equal_5and10 = (matrix==5)&(matrix==10)

print(equal_5and10)

结果

或：

matrix = numpy.array([5,10,15,20])

equal_5and10 = (matrix==5)|(matrix==10)

print(equal_5and10)

结果

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求最值：

matrix = numpy.array([[1,2,3,4],[4,6,2,0]])

print (matrix.max())

print (matrix.min())

结果

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求和：

matrix = numpy.array([[1,2,3,4],[4,6,2,0],[8,3,5,4]])

print (matrix.sum(axis=0))  #竖着加

print (matrix.sum(axis=1))  #横着加

结果

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矩阵加减法：

matrix_a = numpy.array([10,20,30,40])

matrix_b = numpy.arange(4)

print (matrix_a+matrix_b)

print (matrix_a+1)

print (matrix_b**2)

print (matrix_a < 22)

结果

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矩阵乘法：

a = numpy.array([[1,4],

                            [3,2]])

b = numpy.array([[2,3],

                            [5,6]])

print (a*b)     #对应位置相乘

print (a.dot(b))   #矩阵乘法，一行乘一列再相加

print (numpy.dot(a,b))   #与上面一样只是写法不同

结果

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e与根号：

matrix = numpy.arange(4)

print (matrix)

print (numpy.exp(matrix))

print (numpy.sqrt(matrix)

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