生成ndarray最简单的方法就是array函数,array函数接受任意的序列型对象,生成一个新的包含传递数据的NumPy数组。例子如下:
import numpy as np data1 = [1, 2, 3, 4] data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr1 = np.array(data1) arr2 = np.array(data2) arr1 = arr1 * 10 arr2 = arr2 + arr1 print(arr1) print(arr2)
结果如下
[10 20 30 40]
[[11 22 33 44]
[15 26 37 48]]
实例扩展:
矩阵乘:按照线性代数的乘法
> a = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) > b = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]) > a array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) > b array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) > np.dot(a, b) #方法一 array([[22, 28], [31, 40]]) > np.matmul(a,b) #方法二 array([[22, 28],
注:一维数组之间运算时,dot()表示的是内积。
点乘:对应位置相乘
> a = np.array([[1,2],[3,4]]) > b = np.array([[1,1],[2,2]]) > a array([[1, 2], [3, 4]]) > b array([[1, 1], [2, 2]]) > a * b #方法一 array([[1, 2], [6, 8]]) > np.multiply(a, b) #方法二 array([[1, 2], [6, 8]])
标签:
Python,ndarray
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月23日
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