Numpy 加减法运算符

在Python中使用Numpy库中的运算符可以方便地进行数值计算。而在计算中，加法和减法运算符可能是我们最常用的运算符之一。这里我们将介绍Numpy库中的加减法运算符，以及它们的常用方法和示例应用。

阅读更多：Numpy 教程

加法运算符

在Numpy库中，加法运算符“+”用于进行数组的逐元素加法运算。

import numpy as np

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

c = a + b
print(c) #[5 7 9]

上面的代码演示了两个数组进行加法运算。这里需要注意的是，两个数组的形状必须相同，即对应元素个数相同。

除了逐元素相加，我们还可以对整个数组进行累加：

a = np.ones((3, 3))
print(a)

#累加
b = np.sum(a)
print(b)

上面的代码创建了一个形状为(3,3)的数组，并对整个数组进行累加，得到了所有元素之和。

减法运算符

在Numpy库中，减法运算符“-”用于进行数组的逐元素减法运算。

import numpy as np

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

c = a - b
print(c) #[-3,-3,-3]

上面的代码演示了两个数组进行减法运算。同样的，两个数组的形状必须相同，即对应元素个数相同。

除了逐元素相减，我们还可以对整个数组进行累减：

a = np.ones((3, 3))
print(a)

#累减
b = np.sum(a,axis = 0)
print(b)

上面的代码创建了一个形状为(3,3)的数组，并对整个数组进行累减，得到了所有列之差。

±运算符

Numpy中还有一个特殊的运算符“±”，可以表示正负号，与加减法运算符有所不同。它可以作用于数组的所有元素。

import numpy as np

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

print(np.abs(a))

上面的代码演示了使用“±”运算符对数组进行正负号的变化。我们还可以使用np.abs()函数来计算数组的绝对值。

常用方法应用

import numpy as np

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

#累加
print(np.sum(a))
#输出6

#按列累加
print(np.sum(a,axis=0))
#输出[6]

#按行累加
print(np.sum(a,axis=1))
#输出[1 2 3]


#累减
c = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(c)

#按列累加
print(np.sum(c,axis=0))
#输出[4 6]

#按行累加
print(np.sum(c,axis=1))
#输出[3 7]

#逐元素乘法并累加
d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
e = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(np.sum(d * e))
#输出70

#数组最大最小值
f = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.min(f))
#输出1

print(np.max(f))
#输出4

#数组元素排序
g = np.array([3, 2, 1, 4])
print(np.sort(g))
#输出[1 2 3 4]

#数组形状变换
h= np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

print(h.shape)
#输出(3,2)

h_reshape = np.reshape(h,(2,3))
print(h_reshape)
#输出[[1 2 3]
#     [4 5 6]]

#数组广播
i = np.array([1, 2, 3])
j = np.array([4, 5, 6])

k = i + j
print(k)
#输出[5 7 9]

#数组覆盖
l = np.array([1, 2, 3])
m = np.array([4, 5, 6, 7])

n = np.zeros_like(m)
n[:len(l)] = l
print(n)
#输出[1 2 3 0]

#数组拼接
o = np.array([[1, 2], [3, 4]])
p = np.array([[5, 6]])

q = np.concatenate((o, p), axis=0)
print(q)
#输出[[1 2]
#     [3 4]
#     [5 6]]