【Numpy基础5-矩阵运算】

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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # numpy中的矩阵预算

# In[2]:


import numpy as np


# In[3]:


n = 10


# In[4]:


L = [i for i in range(n)]


# In[5]:


L


# In[6]:


# 这是将list 复制成2份数
L*2


# In[7]:


A = []
for e in L:
    A.append(e*2)


# In[8]:


A


# In[11]:


n = 1000000
L = [i for i in range(n)]


# In[12]:


get_ipython().run_cell_magic('time', '', 'A = []\nfor e in L:\n    A.append(e*2)')


# In[15]:


A = []


# In[16]:


A


# In[17]:


get_ipython().run_cell_magic('time', '', 'A = [ e*2 for e in L]')


# In[18]:


L = np.arange(n)


# In[19]:


get_ipython().run_cell_magic('time', '', 'A = np.array( e*2 for e in L)')


# - Universal Function

# In[20]:


X = np.arange(1, 16)


# In[22]:


X


# In[27]:


X = X.reshape(3, 5)


# In[28]:


X


# In[29]:


X + 1


# In[30]:


X - 1


# In[31]:


X * 2


# In[32]:


X / 2


# In[33]:


X // 2


# In[34]:


X ** 2


# In[35]:


X % 2


# In[36]:


1 / X


# In[37]:


np.abs(X)


# In[38]:


np.sin(X)


# In[39]:


np.cos(X)


# In[40]:


np.tan(X)


# In[41]:


np.arctan(X)


# In[42]:


np.power(3,X)


# In[43]:


np.log(X)


# In[44]:


np.log2(X)


# ### 矩阵和矩阵之间的运算

# In[45]:


A = np.arange(4).reshape(2,2)


# In[46]:


A


# In[47]:


B = np.full((2, 2), 10)
B


# In[48]:


A + B


# In[49]:


A-B


# In[50]:


A * B  # 点乘


# In[51]:


A.dot(B)


# In[53]:


A.T # 转置


# In[ ]: