1.常用运算

与之前学习的数值运算类似,数组之间也可以进行加减乘除运算

尝试在右边代码框完成以下操作：

a = np.array([20,30,40,50])
b = np.arange(1,5)
a
b
a-b
a<35

也可以使用复合运算符:
如: a-= b

2.基本运算函数

• Numpy 有两种基本对象：ndarray (N-dimensional array object) 和 ufunc (universal function object)。
• ndarray 是存储单一数据类型的多维数组，而 ufunc 则是能够对数组进行处理的函数。 尝试在右边代码框完成以下操作：

np.add(a,b)  #求和a+b
np.subtract(a,b)  #a-b
np.multiply(a,b)  #a*b
np.divide(a,b)   # a/b
np.power(a,b)   #a**b

3.矩阵运算

- 需要注意的是，乘法运算符*的运算在NumPy数组中也是元素级别的。
- 如果想要执行矩阵乘积，可以使用dot函数：
- dot(a, b, out=None)
    - 如果'a'和'b'都是1-D数组，它就是向量的内积。
    - 如果'a'和'b'都是二维数组，那就是矩阵乘法。
    - 如果'a'或'b'是0-D（标量），它相当于'numpy.multiply（a，b）'或'a * b'是首选。
    - 如果'a'是N-D数组而'b'是1-D数组，则它是和的乘积'a'和'b'的最后一个轴。

尝试在右边代码框完成以下操作：
如果'a'和'b'都是1-D数组，它就是向量的内积。

a = np.array([1,1])
b = np.array([2,0])
a.dot(b)
b.dot(a)

如果'a'和'b'都是二维数组，那就是矩阵乘法。

c = np.array( [[1,1], [0,1]] )
d = np.array( [[2,0], [3,4]] )
c.dot(d)

判断符的妙用

尝试在右边代码框完成以下操作：

np.random.seed(0)
a=np.random.randint(10,size=(3,3))
a
a>5
a[a>5] #提取a数组中大于5的数字