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numpy matrix和array的乘和加实例
脚本专栏 2024/11/14 佚名
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1. 对于数组array

乘

就是对应位置的元素相乘：

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 1 4]
 [ 9 16]]

加

就是对应位置的相加：

X1 = np.array([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

2. 对于矩阵matrix

乘

就是矩阵的点乘:

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2*X1
[[ 7 10]
 [15 22]]

加

有两种情况，第一种是X1与X2的大小一致，就是普通的矩阵相加，即对应位置相加：

X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]])
X2 = X1
print X2+X1
[[2 4]
 [6 8]]

第二种情况是n＊1的X1 ＋ m*1的X2（或者反过来），就会得到n*m的矩阵：

X1 = np.matrix([[1,2,3]])
X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T
print X2+X1
[[2 3 4]
 [3 4 5]
 [4 5 6]
 [5 6 7]]

3. 混用情况

在numpy中存在很多的matrix和array 运算符混用的情况，程序也能通过，但这样很不好，尽量按照以上原则使用。

如果2维的array想要进行矩阵的点乘运算，可以用np.dot(X1, X2)

如果matrix想要进行对应位置的乘，可以用np.multiply(X2,X1)

以上这篇numpy matrix和array的乘和加实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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