基于PyTorch深度学习实战入门系列-(3)Numpy基础下

news2024/11/15 20:39:51
  1. 使用mat创建矩阵

    a = np.mat([[5, 6], [7, 8]])
    b = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
    print(a)
    print(b)
    print(type(a))
    print(type(b))
    

    在这里插入图片描述

  2. 矩阵的加减乘除运算

    data1 = np.mat([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    data2 = np.mat([1, 2])
    data3 = np.mat([[5, 6], [7, 8]])
    print(data1 + data2)
    print(data1 - data2)
    print(data1 / data2)
    print(data1 * data3)
    

    在这里插入图片描述

  3. 数组点乘运算

    n1 = np.array([1, 2, 3])
    n2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])
    print(np.multiply(n1, n2))
    

    在这里插入图片描述

  4. 矩阵求转置

    n1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print('矩阵转置结果为:\n', n1.T)
    

    在这里插入图片描述

  5. 矩阵求逆

    n1 = np.mat([[1, 3, 3], [4, 5, 6], [7, 15, 9]])
    print('矩阵的逆矩阵结果为:\n', n1.I)
    

    在这里插入图片描述

  6. 使用Numpy内置函数进行数组加减乘除

    n1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    n2 = np.array([10, 10, 10])
    print('两个数组相加:')
    print(np.add(n1, n2))
    print('两个数组相减:')
    print(np.subtract(n1, n2))
    print('两个数组相乘:')
    print(np.multiply(n1, n2))
    print('两个数组相除:')
    print(np.divide(n1, n2))
    
  7. 幂运算

    n1 = np.array([10, 100, 1000])
    print(np.power(n1, 3))
    
  8. 数组元素行列求和

    n = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print('对数组元素求和:')
    print(n.sum())
    print('对数组元素按列求和:')
    print(n.sum(axis=0))
    print('对数组元素按行求和:')
    print(n.sum(axis=1))
    
  9. 数组元素求平均值

    n = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print('对数组元素求平均值:')
    print(n.mean())
    print('对数组元素按列求平均值:')
    print(n.mean(axis=0))
    print('对数组元素按行求平均值:')
    print(n.mean(axis=1))
    
  10. 求最大最小值

    n = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print('数组元素最大值:')
    print(n.max())
    print('数组中每一列的最大值:')
    print(n.max(axis=0))
    print('数组中每一行的最大值:')
    print(n.max(axis=1))
    print('数组元素最小值:')
    print(n.min())
    print('数组中每一列的最小值:')
    print(n.min(axis=0))
    print('数组中每一行的最小值:')
    print(n.min(axis=1))
    
  11. 求数组中位数

    n = np.array([34.5, 36, 37.8, 39, 39.8, 33.6])
    # 数组排序后,查找中位数
    sort_n = np.sort(n)
    print('数组排序:')
    print(sort_n)
    print('数组中位数为:')
    print(np.median(sort_n))
    
  12. 求数组方差标准差

    n = np.array([34.5, 36, 37.8, 39, 39.8, 33.6])
    print('数组方差:')
    print(np.var(n))
    print('数组标准差:')
    print(np.std(n))
    
  13. 数组排序

    n = np.array([[4, 7, 3], [2, 8, 5], [9, 1, 6]])
    print('数组排序:')
    print(np.sort(n))
    print('按列排序:')
    print(np.sort(n, axis=0))
    print('按行排序:')
    print(np.sort(n, axis=1))
    

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