array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
时间: 2023-09-20 10:09:15 浏览: 66
(1) 实现代码:
a = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
print(a)
输出结果:
[[1. 2.]
[3. 4.]]
(2) 实现代码:
a_transpose = a.T
print(a_transpose)
输出结果:
[[1. 3.]
[2. 4.]]
(3) 实现代码:
b = np.diag([1,1])
print(b)
输出结果:
[[1 ]
[ 1]]
(4) 实现代码:
trace_b = np.trace(b)
print(trace_b)
输出结果:
2
(5) 实现代码:
x = np.linalg.solve(a, y)
print(x)
输出结果:
[[-3.]
[ 4.]]
相关问题
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(array1-array2>=-3) x的结果
根据提供的引用内容,import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np的常见做法。numpy是一个用于科学计算的Python库,提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
根据引用中的代码,arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])创建了一个3x3的二维数组。arr表示取数组arr的第一行,即[1,2,3]。arr表示取数组arr的第二行第二列的元素,即5。
根据引用中的代码,使用np.dot(a,b)进行矩阵的相乘。a是一个2x3的二维数组,b是一个3x2的二维数组。np.dot(a,b)的结果是一个2x2的二维数组,表示矩阵相乘的结果。具体代码如下:
```python
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(array1 - array2 >= -3)
```
x的结果是2。这是因为array1 - array2得到[-3, -3, -3],然后判断每个元素是否大于等于-3,得到[True, True, True],再使用np.sum对结果进行求和,得到2。
import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(abs(array1-array2)>=-3) x的结果
根据提供的引用内容,可以得出以下答案:
```python
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(abs(array1 - array2) >= -3)
```
在上述代码中,`x`的结果是2。