## Numpy的基本运算操作 原

千面人

1. 加 a+b
2. 减 a-b
3. 乘 a*b   （注意：不是矩阵或向量乘法）
4. 除 a/b
```>>> a = np.ones((2,3))
>>> b = np.random.rand(2,3)
>>> a + b
array([[ 1.31103566,  1.80777764,  1.66783499],
[ 1.12616354,  1.76684873,  1.18431413]])
>>> a - b
array([[ 0.68896434,  0.19222236,  0.33216501],
[ 0.87383646,  0.23315127,  0.81568587]])
>>> a * b
array([[ 0.31103566,  0.80777764,  0.66783499],
[ 0.12616354,  0.76684873,  0.18431413]])
>>> a / b
array([[ 3.21506541,  1.23796445,  1.49737586],
[ 7.92621993,  1.30403815,  5.42552009]])```

np.dot表示向量点积或者矩阵运算，两个向量可以直接做点积，不需要转置。

Unlike in many matrix languages, the product operator * operates elementwise in NumPy arrays. The matrix product can be performed using the dot function or method

```>>> A = np.array( [[1,1],
...             [0,1]] )
>>> B = np.array( [[2,0],
...             [3,4]] )
>>> A*B                         # elementwise product
array([[2, 0],
[0, 4]])
>>> A.dot(B)                    # matrix product
array([[5, 4],
[3, 4]])
>>> np.dot(A, B)                # another matrix product
array([[5, 4],
[3, 4]])```

NumPy provides familiar mathematical functions such as sin, cos, and exp. In NumPy, these are called “universal functions”(ufunc). Within NumPy, these functions operate elementwise on an array, producing an array as output.

```>>> B = np.arange(3)
>>> B
array([0, 1, 2])
>>> np.exp(B)
array([ 1.        ,  2.71828183,  7.3890561 ])
>>> np.sqrt(B)
array([ 0.        ,  1.        ,  1.41421356])
>>> C = np.array([2., -1., 4.])
array([ 2.,  0.,  6.])```

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2018/04/03
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Python 机器学习基础（二）——Numpy 篇

withchris
2018/05/23
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numpy是python高性能科学计算和数据分析的基础包,python的很多其他库都构建在numpy之上，因此你要用python做数据分析与挖掘都最好先学一下numpy的基本操作（当然要学numpy首先要把python语言...

2018/09/30
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35分钟前
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BobwithB

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ls_cherish

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