python免费下载安装教程,Python软件安装教程

　　欢迎来到矩阵相乘教程。在我们之前的教程中，我们学习了Python开关盒.在本教程中，我们将安装NumPy并研究NumPy数组和一些矩阵运算，如加、减、乘等。

　　欢迎使用矩阵相乘教程。在上一教程中，我们了解了计算机编程语言开关盒。在本教程中，我们将安装NumPy，并研究NumPy数组和一些矩阵运算，例如加法，减法，乘法等。

　　Python NumPy(Python NumPy)是计算机编程语言中科学计算的核心库NumPy提供了一个高性能的多维数组对象和工具来处理这些数组。

　　矩阵相乘是计算机编程语言中科学计算的核心库NumPy提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

　　如果你已经熟悉MATLAB，你可能会发现矩阵相乘教程更容易理解。要执行本教程的以下代码，需要导入数组模块。这个包没有默认的大蟒设置，所以让我们看看如何安装NumPy模块。

　　如果您已经熟悉MATLAB，则可能会更容易理解矩阵相乘教程。要执行本教程的以下代码，您需要导入数组模块。该软件包没有默认的大蟒设置，因此让我们看看如何安装NumPy模块。

　　计算机编程语言安装NumPy (Python安装NumPy)您可以从这里为不同类型的操作系统寻找安装NumPy的说明。

　　您可以从此处查找针对不同类型的操作系统安装NumPy的说明。

　　我在麦克OS X，使用python 3.6，我使用下面的命令为我的python 3安装NumPy模块。

　　我在操作系统上并使用python 3.6，我使用以下命令为python 3设置安装NumPy模块。

　　下图显示了为python 3安装数组模块的终端输出。

　　下图显示了为python 3安装数组模块的终端输出。

　　矩阵相乘数组(Python numpy数组)Python NumPy数组是由相同类型的值组成的网格。我们可以用嵌套的计算机编程语言列表初始化矩阵相乘数组。然后我们可以使用它们的索引来访问它们NumPy中也有一些函数，通过它们你可以创建不同类型数组。

　　矩阵相乘数组是所有相同类型的值网格。我们可以使用嵌套的计算机编程语言列表初始化矩阵相乘数组。然后，我们可以使用它们的索引访问它们NumPy中也有一些功能，通过它您可以创建不同类型的数组。

　　请参见以下代码，了解矩阵相乘数组声明和访问元素。

　　请参阅以下代码，以了解矩阵相乘数组声明和访问元素。

　　import numpy #创建秩为1的arraya=numpy。array([3，2，3])print(print rank 1 array:)#使用它们的索引打印(打印使用它们的index: a[0]=，a[0])a[0]=5 #修改arrayprint(使用切片打印：，a[1:]) #切片也可以使用#打印整个listprint(打印整个数组：，a)#使用嵌套的Python listb=numpy创建排名2数组60]])print( \ n print rank 2 array )#使用它们的指数来访问它们print(使用这些索引打印：b[0，0]=，b[0，0]， b[0，1]=，b[0，1])print(使用切片打印，b[1:2])#第一个切片用于行，第二个用于列#初始化一个零矩阵xa=numpy.zeros((2，2))print( \ n打印一个2乘2的零矩阵：\ n ，a)# Create

　　矩阵相乘数组示例代码的输出为：

　　打印秩一数组：使用它们的索引打印：a[0]=3使用切片打印：[2 3]打印整个数组：[5 2 3]打印秩2数组使用它们的索引打印：b[0，0]=10 b[0，1]=20使用切片打印[[40 50]]打印一个2乘2的零矩阵：[[ 0。0.] [ 0.0.]]打印一个2乘2的全一矩阵：[[ 1。1.] [ 1.1.]]为值=6打印一个3乘3的常数矩阵：[[6 6 6][6 6 6][6 6 6]]]打印一个3乘3的单位矩阵：[[ 1。0.0.] [ 0.1.0.] [ 0.0.1.]] Python NumPy教程矩阵的算术运算(Python NumPy教程——矩阵上的算术运算)可以做矩阵之间的加减乘除等算术运算。在下面的例子中，你可以看到一些矩阵间算术运算的例子。

　　您可以进行算术运算，例如矩阵之间的加，减，乘和除。在下面的示例中，您可以看到矩阵之间的算术运算的一些示例。

　　导入编号初始化两个arrayx=numpy.array([[1，2]，[3，4]]，dtype=numpy。float 64)Y=numpy。array([[3，4]，[5，6]]，dtype=numpy.float64)print(打印两个矩阵)print(X=\n ，x)print(Y=\n ，Y)# Elementwise sum；都产生数组打印( \ n两个矩阵的元素相加：(Matlab的X Y))print(使用加法运算符添加：\ n ，X Y)print(使用加法函数添加：\ n ，numpy.add(x，Y))#元素方面的差异；两者都生成数组打印( \ n两个矩阵的元素减法：(Matlab的X-Y))print( Subtract using运算符：\ n ，X-Y)print( Subtract using函数：\ n ，numpy.subtract(x，Y))# element wise乘积；两者都生成数组打印( \n两个矩阵的按元素相乘：(Matlab的X . * Y))打印(乘用运算符：\n ，x * y)打印(乘用函数：\ n ，numpy.multiply(x，y))#按元素除法；两者都产生数组打印( \n两个矩阵的元素式除法：(Matlab的X ./Y))打印(除法使用运算符：\n ，x/y)打印(除法使用函数：\ n ，numpy.divide(x，y))#元素式平方根；生成数组打印( \n平方根X矩阵的每个元素\ n ，numpy.sqrt(x))#矩阵乘法打印( \ n两个矩阵的矩阵乘法：(Matlab的X * Y))打印(X .点(Y))下面是上面的数组矩阵程序生成的输出。

　　以下是上述数组矩阵程序产生的输出。

　　X=[[ 1 .2.] [ 3.4.Y=[[ 3 .4.] [ 5.6.]]两个矩阵的元素相加：(Matlab的X Y)用加法运算符相加：[[ 4。6.] [ 8.10.]]使用添加函数添加：[[ 4。6.] [ 8.10.]]两个矩阵的元素相减：(Matlab的X - Y)用运算符相减：[[-2。-2.] [-2.-2.]]使用函数减去：[[-2。-2.] [-2.-2.]]两个矩阵按元素相乘：(Matlab的X .* Y)用运算符相乘：[[ 3。8.] [ 15.24.]]乘法使用函数：[[ 3。8.] [ 15.24.]]两个矩阵的元素式除法：(Matlab的X ./Y)除法使用运算符：[[0.333333333 0.5][0.6 0.66666667]]除法使用函数：[[0.33333333 0.5][0.6 0.66666667]]平方根X矩阵的每个元素[[ 1 .1.41421356] [ 1.73205081 2.]]两个矩阵的矩阵乘法：(Matlab的X * Y)[[13 .16.] [ 29.36.]]所以，Python NumPy教程到此为止。希望你学得好。如需进一步查询，请使用下面的评论部分。

　　所以，这就是矩阵相乘教程的全部内容。希望你学得好。对于任何其他查询，请使用下面的注释部分。

　　参考：官方参考

　　参考：官方参考

　　翻译自：https://www . journal dev . com/15646/python-numpy-tutorial

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