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前言

本片將介紹Numpy庫中的四則運算。

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Numpy庫四則運算

Numpy庫可以直接進行一些四則運算，快速的處理兩個Numpy數組：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])

向量與向量之間
1.加法

In:np.add(a,b) 或 a+b
Out:array([[5, 7, 9],[5, 7, 9]])

2.減法

In:np.subtract(a,b) 或 a-b
Out:array([[-3, -3, -3],[ 3,  3,  3]])

3.乘法（X乘）

In:np.multiply(a,b) 或 a * b
Out:array([[ 4, 10, 18],[ 4, 10, 18]])

4.乘法（點乘）

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([4,5,6])
In: np.dot(a,b) 
Out:array([32, 77])

5.除法

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
In:np.divide(a,b) 或 a/b
Out:array([[ 0.25,  0.4 ,  0.5 ],[ 4.  ,  2.5 ,  2.  ]])

向量與標量之間

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

1.加法

In:  a +1
Out:array([[2, 3, 4],[5, 6, 7]])

2.減法

In:  a -1
Out:array([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])

3.乘法

In: a*2
Out:array([[ 2,  4,  6],[ 8, 10, 12]])

4.除法

In: a/2
Out:array([[ 0.5,  1. ,  1.5],[ 2. ,  2.5,  3. ]])

5.求余

In:a%2
Out:array([[1, 0, 1],[0, 1, 0]])

6.矩陣轉置

In:a.T
Out:array([[1, 4],[2, 5],[3, 6]])

7.矩陣的逆
矩陣可逆的充要條件是矩陣滿秩。

import numpy as np
import numpy.linalg as lg
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
In:lg.inv(a)
Out:array([[  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15],[ -6.30503948e+15,   1.26100790e+16,  -6.30503948e+15],[  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15]])

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編程練習

實現向量與標量相加和相乘的的功能。具體要求如下：
函數接受三個參數，然后進行向量與標量之間的運算；

答案代碼如下：

# 引入numpy庫
import numpy as np
# 定義opeadd函數
def opeadd(m,b,n):'''參數：m:是一個數組b:是一個列表n:是列表中的索引你需要做的是 m+b[n]返回值:ret: 一個numpy數組'''	ret = 0#********** Begin *********#ret = m+b[n]#********** End **********#return ret
# 定義opemul函數
def opemul(m,b,n):'''參數：m:是一個數組b:是一個列表n:是列表中的索引你需要做的是 m*b[n]返回值:ret: 一個numpy數組'''ret = 0#********** Begin *********#ret=m*b[n]#********** End **********#return ret