Python笔记

1. 求数组某行某列的最大值(最小值)

   import numpy as np
   
   a = np.array([[0, 5],
                 [2, 3]])
   print(np.amax(a))  # 求所有数字中的最大值
   print(np.amax(a, axis=0))  # 求每一列的最大值组成列表
   '''对a=a[n0][n1],axis=0时,对应n0已经确定下来,即n0取值定为0,1,遍历n0.
   所以此时的amax就是固定n1,amax[n1] = max(a[0][n1],a[1][n1]),表现为按列取最大值'''
   print(np.amax(a, axis=1))  # 求每一行的最大值组成列表

   5
   [2 5]
   [5 3]

2. 矩阵点积与向量外积

   import numpy as np
   
   a = np.array([[0, 5],
                 [2, 3]])
   b = np.array([[1, 2],
                 [3, 4]])
   c = np.array([3, 4])
   d = np.array([2, 5])
   print(np.dot(a, b))  # 就是数学上的矩阵乘法
   print(np.outer(c, d)) '''向量外积,也就是m维向量和n维向量之间,
   做(m,1)和(1,n)到(m,n)的矩阵乘法,有效解决numpy中(k,)维向量的歧义'''

   [[15 20]
    [11 16]]
   [[ 6 15]
    [ 8 20]]

3. 矩阵(多维数组)求和

   import numpy as np
   
   a = np.array([[0, 5],
                 [2, 3]])
   print(np.sum(a))  # 所有维度求和
   print(np.sum(a, axis=0))  # 求每一列的和
   '''对a=a[n0][n1],axis=0时,对应n0已经确定下来,即n0取值定为0,1,遍历n0.
   所以此时的sum就是固定n1,sum[n1] = a[0][n1]+a[1][n1],表现为按列求和'''
   print(np.sum(a, axis=1))  # 求每一行的和

   10
   [2 8]
   [5 5]