- Python数据整理
- (美)提尔塔吉奥蒂·萨卡 (印)舒布哈迪普·罗伊乔杜里
- 421字
- 2025-02-14 17:47:37
练习36:数组操作(数组-数组、数组-标量和通用函数)
NumPy数组的操作就像数学矩阵一样,操作按元素执行。
创建两个随机整数矩阵(多维数组)并执行元素间数学操作,比如相加、相减、相乘和相除。求幂(设置幂指数)操作的示例如下。
说明
由于随机数生成,你的特定输出可能和示例输出不一致。
1.建立两个矩阵:

示例输出如下(需要注意的是,由于数组是随机生成的,所以它每次的输出都不一致):

2.对矩阵执行相加、相减、相除和线性组合:

示例输出如下(需要注意的是,由于数组是随机生成的,所以它每次的输出都不一致):

3.执行标量相加、指数矩阵立方和指数矩阵平方根:

示例输出如下(需要注意的是,由于数组是随机生成的,所以它每次的输出都不一致):

数组栈
将数组栈并列(或并排)在一起是一种有用的数据整理操作。代码如下:

输出如下:

NumPy还有许多其他高级特性,主要与统计和线性代数函数相关,广泛用于机器学习和数据科学任务。然而,并不是所有这些都对数据整理初学者有直接的帮助。所以在这里我们不讨论它。