list numpy加减一个数字

使用NumPy库可以很方便地对数组进行加减运算。首先，我们需要导入NumPy库：

import numpy as np

然后，我们可以创建一个NumPy数组，例如：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

接下来，我们可以使用`+`和`-`运算符对数组进行加减运算，例如：

# 加法
addition_result = arr + 5
print(addition_result)

# 减法
subtraction_result = arr - 3
print(subtraction_result)

执行以上代码，我们将分别得到加法和减法的结果：

[6 7 8 9 10]
[-2 -1 0 1 2]

通过NumPy的广播机制，对数组中的每个元素都进行了相应的加减操作。这是因为加减运算符在NumPy中被重载，使其能够对整个数组或数组的每个元素进行操作。

总结起来，通过使用NumPy库中的数组和运算符重载，我们可以很方便地对NumPy数组进行加减运算。以上就是对如何使用NumPy对数组加减一个数字的回答。

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统计一个numpy数组里面数字1的个数

可以使用numpy库中的count_nonzero函数来统计一个numpy数组中数字1的个数，示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 1, 3, 4, 1])
count = np.count_nonzero(arr == 1)

print(count)  # 输出3

在这个示例中，我们首先创建了一个numpy数组arr，然后使用`arr == 1`得到一个布尔型的数组，表示arr中每个元素是否等于1。最后，我们使用`np.count_nonzero`函数统计了这个布尔型数组中True的个数，也就是数组中数字1的个数。

找到一个numpy的矩阵中的最小值所在list

要找到一个numpy矩阵中的最小值所在list，可以使用numpy中的函数来实现。

首先，导入numpy库。然后创建一个numpy矩阵，例如：

import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

接下来，使用numpy的`argmin()`函数来找到矩阵中的最小值的索引。此函数会返回一个一维索引，我们可以用`unravel_index()`函数将其转换为矩阵的坐标。

min_index = np.unravel_index(matrix.argmin(), matrix.shape)

最后，将找到的最小值的坐标转换为list类型。

min_index_list = list(min_index)

完整的代码如下：

import numpy as np

matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

min_index = np.unravel_index(matrix.argmin(), matrix.shape)

min_index_list = list(min_index)

最终，`min_index_list`变量中存储的就是找到的最小值所在的list。例如，对于上面的示例矩阵，`min_index_list`的值为`[0, 0]`，表示最小值位于第一行第一列的位置。