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Python Numpy Tutorials： 数组中数学函数及变形（reshape）

2019年04月30日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
python version: 3.5
created on thu may 11 17:00:47 2017
e-mail: eric2014_lv@sjtu.edu.cn
@author: didilv
"""

# 数学的函数
import numpy as np

x = np.array([[1,2],[3,4]])

# 计算所有的数组值
print(np.sum(x))
# 计算矩阵的列  
print(np.sum(x, axis=0))  
# 计算矩阵的行
print(np.sum(x, axis=1))  
# python还是跟matlab有关的，是按列排序的。

# 当然可以有更多的延伸，都是数学的其他函数
#  https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.math.html

x = np.array([[1,2], [3,4]])
print(x)    # 输出    "[[1 2]
           #          [3 4]]"
print(x.t)  # 输出   "[[1 3]
           #          [2 4]]"

# note that taking the transpose of a rank 1 array does nothing:
v = np.array([1,2,3])
print(v)    # 输出 "[1 2 3]"
print(v.t)  # 输出 "[1 2 3]" 数组还是数组没有列的概念啊！

# 更多的延伸，类似reshape之类的，可以详情看以下链接
# https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-manipulation.html

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