python numpy@

在Python的NumPy库中，@运算符相当于使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法。它仅支持数组运算，并且有一个特殊情况：如果第二个位置的操作数是向量（可以看作是1行n列的矩阵），则会自动进行转置。

以下是一个示例代码：

from numpy import array, dot

a = array([[1, 2], [1, 2]])
b = array([[5, 6], [5, 6]])

print(a @ b)
print(dot(a, b))

输出结果如下：

[[15 18]
 [15 18]]
[[15 18]
 [15 18]]

相关问题

python numpy

NumPy是Python科学计算的基础软件包之一，它支持大部分数组和矩阵运算，使得Python成为了一种极其方便的科学计算环境。NumPy可以让Python快速处理任何大小的数组，它也提供了许多常见的数学函数，如：sin，cos，exp等。

使用NumPy需要先安装它，在命令行窗口输入以下命令即可：

pip install numpy

安装完成后，就可以在Python代码中使用NumPy了。一般情况下，我们会使用以下方式导入NumPy模块：

import numpy as np

导入后，我们就可以使用NumPy提供的各种函数和工具了。比如，可以使用np.array()函数创建一个数组：

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

这样，就创建了一个包含1、2、3的一维数组。可以使用print()函数查看数组的内容：

print(my_array)

输出结果为：[1 2 3]。

除此之外，NumPy还提供了许多其他的函数和工具，如：数组的索引和切片、数组的形状变换、数组的拼接和分裂等等。学习NumPy非常有助于进行科学计算和数据处理。

python numpy库教程

Python Numpy库是一个用于进行科学计算的强大工具，它提供了高效的多维数组对象以及用于处理数组的函数。通过使用Numpy库，您可以在Python中快速进行数组操作、数值计算、线性代数等。下面是Python Numpy库的一些基本功能和常见操作技巧：

1. 创建Numpy数组
- 使用np.array()函数创建一维或多维数组。
- 使用np.zeros()函数创建全零数组。
- 使用np.ones()函数创建全一数组。
- 使用np.random.rand()函数创建随机数组。

2. 数组索引和切片
- 使用索引访问数组的特定元素。
- 使用切片操作提取数组的子集或分割数组。

3. 数组形状操作
- 使用numpy.reshape()函数改变数组的形状。
- 使用numpy.transpose()函数转置数组。
- 使用numpy.flatten()函数将多维数组转换为一维数组。

4. 数组运算
- 数组加法、减法、乘法和除法。
- 数组的逐元素运算，如平方、开根号、取对数等。
- 数组的矩阵乘法和点积运算。

5. 数组统计和聚合
- 使用numpy.mean()计算数组的均值。
- 使用numpy.sum()计算数组的总和。
- 使用numpy.min()和numpy.max()找到数组的最小值和最大值。

这些只是Python Numpy库的一些常见用法和操作。如果您想深入学习更多关于Python Numpy库的相关知识，可以参考引用中提供的教程。