Hướng dẫn can you multiply two arrays in python? - bạn có thể nhân hai mảng trong python không?

Hoạt động mảng

Các hoạt động toán học có thể được hoàn thành bằng các mảng numpy.

Bổ sung vô hướng

Scalars có thể được thêm và trừ vào các mảng và mảng có thể được thêm và trừ đi nhau:

In [1]:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a + 2
print(b)

In [2]:

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

Nhân bản vô tính

Mảng numpy có thể được nhân và chia cho các số nguyên vô hướng và phao:

In [3]:

a = np.array([1,2,3])
b = 3*a
print(b)

In [4]:

a = np.array([10,20,30])
b = a/2
print(b)

Phép nhân mảng

Mảng numpy có thể được nhân với nhau bằng phép nhân ma trận. Các phương pháp nhân ma trận này bao gồm phép nhân phần tử, sản phẩm chấm và sản phẩm chéo.

Phép nhân phần tử khôn ngoan

Dấu nhân nhân tiêu chuẩn trong Python

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

In [5]:

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

Sản phẩm chấm

In [6]:

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

Sản phẩm chéo

In [7]:

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

Số mũ và logarit

np.exp()

Hàm

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

In [8]:

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

Out[8]:

array([ 2.71828183,  7.3890561 , 20.08553692])

Logarit

Numpy có ba hàm logarit.

• a = np.array([1, 2, 3])
  b = np.array([2, 4, 6])
  c = a + b
  print(c)
  

  6 - logarit tự nhiên (bản ghi E)e)

• a = np.array([1, 2, 3])
  b = np.array([2, 4, 6])
  c = a + b
  print(c)
  

  7 - Cơ sở logarit 2

• a = np.array([1, 2, 3])
  b = np.array([2, 4, 6])
  c = a + b
  print(c)
  

  8 - Cơ sở logarit 10

Lượng giác

Numpy cũng chứa tất cả các hàm lượng giác tiêu chuẩn hoạt động trên các mảng.

• a = np.array([1, 2, 3])
  b = np.array([2, 4, 6])
  c = a + b
  print(c)
  

  9 - tội lỗi

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  0 - Cosin

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  1 - tiếp tuyến

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  2 - sin vòng cung

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  3 - Cosin hồ quang

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  4 - ARC tiếp tuyến

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  5 - Cho các cạnh của một tam giác, trả về hạ huyết áp

In [12]:

import numpy as np
np.set_printoptions(4)

a = np.array([0, np.pi/4, np.pi/3, np.pi/2])
print(np.sin(a))
print(np.cos(a))
print(np.tan(a))
print(f"Sides 3 and 4, hypotenuse {np.hypot(3,4)}")

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

Numpy chứa các chức năng để chuyển đổi các mảng của các góc giữa độ và radian.

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  6 - Chuyển đổi từ độ sang radian

• a = np.array([1,2,3])
  b = 3*a
  print(b)
  

  7 - ​​Chuyển đổi từ radian sang độ

In [13]:

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

In [14]:

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

Out[14]:

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