import numpy as np arr13 = np.arange(12).reshape(4,3) print('arr13数组: ',arr13) #print('垂直方向计算数组的和: ',np.sum(arr13,axis=0,dtype=float)) #print('水平方向计算数组的和: ',np.sum(arr13,axis=1),' ') #返回一个一维数组 # ============================================================================= #如果axis轴=0,则按照垂直方向进行计算 #如果axis轴=1,则按照水平方向进行计算 # ============================================================================= #矩阵的乘法 #一维数组的乘法 resultone = np.dot(np.array([1,2,3]),np.array([4,5,6])) #print('一维数组的乘法计算: ',resultone)#对应位置相乘相加 arr14 = np.arange(12).reshape(3,4) print('arr14数组: ',arr14) #二维矩阵乘法要求第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 #print("二维数组的矩阵乘法: ",np.dot(arr14,arr13)) #二维数组的矩阵乘法相当于高等代数中学到的两个矩阵相乘,即第一个矩阵的行乘以第二个矩阵的列 #diag函数的使用 # 1.取对角线元素: print('取出主对角线元素: ',np.diag(arr14)) #在对角线的两边,元素个数相等 print('由一维数组为对角线构成的方阵: ',np.diag(np.array([5,4,2]))) #会以传入的一维数组为主对角线创建二维数组,并在其它位置自动补0