使用numpy中的ndarray完成两个ndarray相加
时间: 2024-02-23 11:01:11 浏览: 20
假设有两个ndarray A和B,可以使用numpy中的add函数完成相加操作,代码如下:
```python
import numpy as np
A = np.array([1, 2, 3])
B = np.array([4, 5, 6])
C = np.add(A, B)
print(C)
```
输出结果为:
```
[5 7 9]
```
其中,`np.add(A, B)`可以简写为`A + B`。如果两个ndarray的形状不同,需要注意广播规则。
相关问题
使用ndarray创建两个1*3维度的整型数组,采用矢量运算实现这两个数组的相加
可以使用以下代码实现:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)
输出结果为:[5 7 9]
使用numpy库建立两个一维数组 a和b,分别初始化为[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]和 [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0] 并完成以下要求: (1)输出a 的类型 (2)输出a的各维度 (3)写出数组a和b对应元素求和、相减、相乘的表达式
好的,我来回答你的问题。
1. 数组初始化和类型输出:
可以使用numpy库的array()函数来创建数组,然后使用type()函数输出数组的类型。代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
b = np.array([1,0,1,0,1,0,1,0,1,0])
print(type(a))
```
输出结果为:`<class 'numpy.ndarray'>`,说明a是一个numpy的ndarray类型数组。
2. 数组各维度输出:
可以使用shape属性来输出数组的各维度大小。代码如下:
```python
print(a.shape)
```
输出结果为:`(10,)`,说明a是一个一维数组,大小为10。
3. 数组对应元素求和、相减、相乘:
可以直接对数组进行加减乘操作,numpy会自动对数组进行对应元素的操作。代码如下:
```python
c = a + b
d = a - b
e = a * b
print(c)
print(d)
print(e)
```
输出结果为:
```
[ 1 1 3 3 5 5 7 7 9 9]
[-1 1 1 3 3 5 5 7 7 9]
[0 0 2 0 4 0 6 0 8 0]
```
其中,数组c为a和b对应元素相加的结果,数组d为a和b对应元素相减的结果,数组e为a和b对应元素相乘的结果。