np.array乘以一个常数
时间: 2023-06-11 15:06:00 浏览: 44
当一个 numpy 数组乘以一个常数时,数组中的每个元素都将乘以这个常数。例如,如果我们有一个数组 a 和一个常数 c,则可以通过以下方式将常数乘以数组:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
c = 2
result = a * c
print(result) # 输出 [2 4 6]
```
在这个例子中,我们将常数 2 乘以数组 a 中的每个元素,并将结果存储在变量 result 中。最终,我们得到了一个新的数组,其中每个元素都是原数组对应位置的元素乘以常数的结果。
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predict2=predict(np.array([1,7]),theta)*10000 print("For population = 70,000, we predict a profit of $"+str(round(predict2,0)))
这段代码应该是在使用线性回归模型预测某个城市的人口为70,000时的利润。其中,np.array([1,7])是特征向量,包含一个常数项和人口特征;theta是模型参数向量;predict是预测函数,根据特征向量和模型参数向量计算预测值;最后将预测值乘以10000并输出到控制台。输出的字符串中包含了预测值,四舍五入到整数并加上美元符号。
python矩阵乘以常数
可以使用NumPy库中的numpy.multiply()函数来实现Python矩阵乘以常数的操作。例如,要将矩阵A中的元素都乘以常数2,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
result = np.multiply(A, 2)
print(result) # 输出 [[2 4], [6 8]]
```
上述代码中,我们首先将NumPy库导入到Python中。然后,创建一个名为A的2x2矩阵并将其赋值为[[1, 2], [3, 4]]。接着,使用np.multiply()函数将矩阵A的所有元素都乘以2,并将结果存储在result变量中。最后,我们打印出result矩阵,结果为[[2 4], [6 8]]。