上一节介绍了如果生成矩阵，这一节将介绍关于矩阵的各种运算
当然在开始之前，不要忘记导入numpy的包（此处不再导入，之前已经导入过了~）
首先生成一个矩阵
#创建2行4列的矩阵
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
a输出：
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])试一试乘法吧
# 矩阵乘法，各个项直接相乘
a*3输出：
array([[ 3, 6, 9, 12],
[15, 18, 21, 24]])加法呢？
a+a输出：
array([[ 2, 4, 6, 8],
[10, 12, 14, 16]])那两个不同的矩阵相乘呢？我们来做一个array A和一个array B
A=np.array([[1,3],[0,1]])
B=np.array([[2,2],[3,4]])
A输出：
array([[1, 3],
[0, 1]])B输出：
array([[2, 2],
[3, 4]])接下来直接用A*B来看看结果
# A和B的对应位置相乘，好像不满足我们要的效果
A*B输出：
array([[2, 6],
[0, 4]])直接用A*B，得到的结果为两个矩阵的对应元素进行相乘，但并不是真正的矩阵乘法
要做矩阵乘法，我们要借助 dot（）函数
#使用 A.dot(B)真正的矩阵相乘结果了
A.dot(B)输出：
array([[11, 14],
[ 3, 4]])这样就对了~~
之前有提到，用random可以得到一个矩阵，元素为0到1之间的随机数
比如这样
# 使用np.random.random得到的都是正数，范围0到1
a=np.random.random([3,3])
a输出：
array([[0.18389136, 0.00354987, 0.74766837],
[0.06473866, 0.46857438, 0.08283646],
[0.00428659, 0.82442847, 0.62565717]])但是如果我希望得到的元素里，有正有负的话，需要一点点修改
# 使用np.random.randn可以得到负数，范围-1到1
np.random.randn(3,3)输出：
array([[-1.12287958, 1.11566799, 0.22752506],
[-1.05871518, 0.23202916, -0.10763165],
[ 0.71459927, -0.74815871, 1.78483544]])这样就对了~
当然我们也可以直接对矩阵进行非常简单的函数运算，比如求和啊，求最小值啊等等
a.sum()
a.min()
a.max()输出：
3.0056313335177762
0.0035498686584025663
0.8244284661711635那么我们要创造一个元素为连续数字的array呢？
# 使用arange（24）创造数列，意为从0到23。
# 用reshape（6,4）意为6行4列的矩阵
b=np.arange(24).reshape(6,4)
b输出：
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]])现在我们有了这样一个array，从0到23。我们现在要对这个矩阵的第一列数进行操作（0,4,8,12,16,20），我们需要借助axis。
注意：关于axis，axis=0 是沿着每一行进行操作，axis=1 是沿着每一列进行操作。
具体操作如下，假如我们求每一列的和，利用 sum（）函数
#每一列的总和
b.sum(axis=0)输出：
array([60, 66, 72, 78])#每一行的总和
b.sum(axis=1)array([ 6, 22, 38, 54, 70, 86])同理，可以求得每一行的最小值或者每一列的最大值
b.min(axis=0)
b.max(axis=1)输出：
array([0, 1, 2, 3])
array([ 3, 7, 11, 15, 19, 23])现在重新看一下b这个array
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]])生成一个累加的矩阵
# 利用cumsum做累加，输出值矩阵的每一行的值，为输出前的矩阵每一行进行累加的结果
b.cumsum(axis=1)输出：
array([[ 0, 1, 3, 6],
[ 4, 9, 15, 22],
[ 8, 17, 27, 38],
[12, 25, 39, 54],
[16, 33, 51, 70],
[20, 41, 63, 86]], dtype=int32)关于基础的array运算先告一段落啦，下一节还有继续介绍numpy里矩阵的其他操作
谢谢~