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python 將numpy維度不同的數(shù)組相加相乘操作

 更新時(shí)間：2021年03月16日 10:03:43   作者：瘋格0818  
這篇文章主要介紹了python 將numpy維度不同的數(shù)組相加相乘操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

第一種

np矩陣可以直接與標(biāo)量運(yùn)算

>>>import numpy as np
>>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3])
>>>arr1
array([[[ 0, 1, 2],
  [ 3, 4, 5]],
  [[ 6, 7, 8],
  [ 9, 10, 11]]])
>>>arr1*5
array([[[ 0, 5, 10],
  [15, 20, 25]],
  [[30, 35, 40],
  [45, 50, 55]]])
>>>arr1-5
array([[[-5, -4, -3],
  [-2, -1, 0]],
  [[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6]]])
>>>arr1**2
array([[[ 0, 1, 4],
  [ 9, 16, 25]],
  [[ 36, 49, 64],
  [ 81, 100, 121]]])

第二種

若arr1是高維數(shù)組，如果arr2的維度與arr1某個(gè)子數(shù)組維度相同，那么可以相互作運(yùn)算。

PyDev console: starting.
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 16:52:21) 
[Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
>>>import numpy as np
>>>arr1 = np.arange(12).reshape([2,2,3])
>>>arr1
array([[[ 0, 1, 2],
  [ 3, 4, 5]],
  [[ 6, 7, 8],
  [ 9, 10, 11]]])
>>>arr2 = np.array([2,2,2])
>>>arr2
array([2, 2, 2])
>>>arr1*arr2
array([[[ 0, 2, 4],
  [ 6, 8, 10]],
  [[12, 14, 16],
  [18, 20, 22]]])
>>>arr3 = np.arange(6).reshape([2,3])
>>>arr1*arr3
array([[[ 0, 1, 4],
  [ 9, 16, 25]],
  [[ 0, 7, 16],
  [27, 40, 55]]])

補(bǔ)充：python 按不同維度求和，最值，均值

當(dāng)變量維數(shù)加大時(shí)很難想象是怎樣按不同維度求和的，高清楚一個(gè)，其他的應(yīng)該就很清楚了，什么都不說(shuō)了，上例子，例子一看便明白…..

a=range(27)
a=np.array(a)
a=np.reshape(a,[3,3,3])

輸出a的結(jié)果是:

array([[[ 0, 1, 2],
  [ 3, 4, 5],
  [ 6, 7, 8]],
  [[ 9, 10, 11],
  [12, 13, 14],
  [15, 16, 17]],
  [[18, 19, 20],
  [21, 22, 23],
  [24, 25, 26]]])

我們來(lái)看看 aa=np.sum(a,-1)的輸出：

array([[ 3, 12, 21],
[30, 39, 48],
[57, 66, 75]])

bb=np.sum(a,2) 的輸出

array([[ 3, 12, 21],
  [30, 39, 48],
  [57, 66, 75]])

cc=np.sum(a,0)的輸出：

array([[27, 30, 33],
  [36, 39, 42],
  [45, 48, 51]])

cc=np.sum(a,1)的輸出：

array([[ 9, 12, 15],
  [36, 39, 42],
  [63, 66, 69]])

第-1個(gè)維度與第2個(gè)維度是一樣的，第-1個(gè)維度實(shí)際是指最后一個(gè)維度。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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