⑴ numpy.dot()
numpy.dot(a1 ,a2 ,out=None)
a1 a2为2个数组,out为输出的数组。
(资料图片仅供参考)
矩阵的乘法。当a1 a2都为一维数组时,相当于向量内积 numpy.vdot()。
⑵ numpy.vdot()
numpy.vdot(a1 ,a2)
向量的内积。当a1 a2为高维数组时,会被展平为一维数组后再运算。
⑶ numpy.outer()
numpy.outer(a1 ,a2 ,out=None)
向量的外积。当a1 a2为高维数组时,会被展平为一维数组后再运算。
⑷ numpy.inner()
numpy.inner(a1 ,a2 ,out=None)
数组的内积。当a1 a2都为一维数组时,相当于向量内积 numpy.vdot()。
2个数组必须有相同的列数。
⑸ numpy.tensordot()
矩阵的内积。
⑹ numpy.kron()
矩阵的外积(克罗内克积)。
⑺ numpy.linalg.def()
计算数组的行列式。
数组的元素都是固定长度,若未指定字符串长度,则默认为最长字符串的长度。超出固定长度的字符串将被截断。
正常情况下,数组只能储存同类型的数据。若类型不同,则会自动推断出一个能储存所有数据的类型。
可以用元组来存混合类型的数据,元组作为元素存入数组。
dtype必须用列表指定元组每个成分的名称和类型。
并且可以用 a[name] 来获取指定名称的所有数据和修改数据。
读取
numpy.loadtxt( fname ,dtype=<class 'float'> ,delimiter )
将 fname 中的数据保存到数组中。
dtype指定数据类型。
delimiter为每组数据的分隔符。
写入
numpy.savetxt( fname ,array ,fmt='%.18e' ,newline='\n' ,header='' ,footer='' )
将数组array以fmt的格式(百分号语法)保存到fname文件。
header和footer为文件开头和结尾的内容。
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