广州个性化网站建设,wordpress微笑信息授权,海网站建设,项目优化seo文章目录 1. **创建矩阵**#xff1a;2. **矩阵加法**#xff1a;3. **矩阵乘法**#xff1a;4. **矩阵转置**#xff1a;5. **元素级操作**#xff1a;6. **汇总统计**#xff1a;7. **逻辑操作**#xff1a; 理解你的需求#xff0c;我将为每个功能写一个单独的代码块… 文章目录 1. **创建矩阵**2. **矩阵加法**3. **矩阵乘法**4. **矩阵转置**5. **元素级操作**6. **汇总统计**7. **逻辑操作** 理解你的需求我将为每个功能写一个单独的代码块来演示不同的矩阵操作。以下是单独的示例代码每个示例都包含一个不同的矩阵操作
1. 创建矩阵
import numpy as np# 创建矩阵
matrix np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(矩阵:)
print(matrix)2. 矩阵加法
import numpy as npmatrix1 np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix2 np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12])result_addition matrix1 matrix2
print(矩阵加法结果:)
print(result_addition)3. 矩阵乘法
import numpy as npmatrix1 np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 np.array([[5, 6], [7, 8])result_multiplication np.dot(matrix1, matrix2)
print(矩阵乘法结果:)
print(result_multiplication)4. 矩阵转置
import numpy as npmatrix np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])transposed_matrix matrix.T
print(矩阵转置:)
print(transposed_matrix)5. 元素级操作
import numpy as npmatrix np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])result_elementwise_add matrix 2
result_elementwise_multiply matrix * 2print(元素级加法结果:)
print(result_elementwise_add)
print(元素级乘法结果:)
print(result_elementwise_multiply)6. 汇总统计
import numpy as npmatrix np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])row_sum np.sum(matrix, axis1)
column_sum np.sum(matrix, axis0)print(行的求和:)
print(row_sum)
print(列的求和:)
print(column_sum)7. 逻辑操作
import numpy as npmatrix np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])comparison_result matrix 3
selected_elements matrix[matrix 3]print(逻辑操作结果:)
print(comparison_result)
print(布尔索引结果:)
print(selected_elements)这些单独的示例代码演示了不同的矩阵操作包括创建矩阵、矩阵加法、矩阵乘法、矩阵转置、元素级操作、汇总统计、逻辑操作等。你可以单独运行每个示例以查看其效果。
