np矩陣可以直接與標(biāo)量運算
>>>import numpy as np >>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3]) >>>arr1 array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]]) >>>arr1*5 array([[[ 0, 5, 10], [15, 20, 25]], [[30, 35, 40], [45, 50, 55]]]) >>>arr1-5 array([[[-5, -4, -3], [-2, -1, 0]], [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]]) >>>arr1**2 array([[[ 0, 1, 4], [ 9, 16, 25]], [[ 36, 49, 64], [ 81, 100, 121]]])
若arr1是高維數(shù)組，如果arr2的維度與arr1某個子數(shù)組維度相同，那么可以相互作運算。
PyDev console: starting. Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 16:52:21) [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin >>>import numpy as np >>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3]) >>>arr1 array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]]) >>>arr2 = np.array([2,2,2]) >>>arr2 array([2, 2, 2]) >>>arr1*arr2 array([[[ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10]], [[12, 14, 16], [18, 20, 22]]]) >>>arr3 = np.arange(6).reshape([2,3]) >>>arr1*arr3 array([[[ 0, 1, 4], [ 9, 16, 25]], [[ 0, 7, 16], [27, 40, 55]]])
補(bǔ)充：python 按不同維度求和，最值，均值
當(dāng)變量維數(shù)加大時很難想象是怎樣按不同維度求和的，高清楚一個，其他的應(yīng)該就很清楚了，什么都不說了，上例子，例子一看便明白…..
a=range(27) a=np.array(a) a=np.reshape(a,[3,3,3])
輸出a的結(jié)果是:
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], [24, 25, 26]]])
我們來看看 aa=np.sum(a,-1)的輸出：
array([[ 3, 12, 21], [30, 39, 48], [57, 66, 75]])
bb=np.sum(a,2) 的輸出
array([[ 3, 12, 21], [30, 39, 48], [57, 66, 75]])
cc=np.sum(a,0)的輸出：
array([[27, 30, 33], [36, 39, 42], [45, 48, 51]])
cc=np.sum(a,1)的輸出：
array([[ 9, 12, 15], [36, 39, 42], [63, 66, 69]])
第-1個維度與第2個維度是一樣的，第-1個維度實際是指最后一個維度。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
標(biāo)簽：內(nèi)江 廊坊 亳州 綿陽 黔東 興安盟 渭南 拉薩
巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《python 將numpy維度不同的數(shù)組相加相乘操作》，本文關(guān)鍵詞 python,將,numpy,維度,不同,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題，煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
