python @运算

在Python中，`@`符号是用于执行矩阵乘法运算的运算符。它在PEP 465中被引入，用于简化矩阵操作的语法。下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
B = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

# 使用 @ 运算符执行矩阵乘法
C = A @ B

print(C)

输出：

[[19 22]
 [43 50]]

在上面的示例中，我们使用`@`运算符将矩阵A和B相乘，得到了结果矩阵C。请注意，要使用`@`运算符进行矩阵乘法，至少需要Python 3.5及以上版本，并且需要导入NumPy库（`import numpy as np`）。

相关问题

@ python矩阵运算

以下是Python中常见的矩阵运算操作：
1. 创建矩阵

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建一个2x2的矩阵
b = np.zeros((3, 3)) # 创建一个3x3的全0矩阵
c = np.ones((2, 4)) # 创建一个2x4的全1矩阵

2. 矩阵相乘

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.dot(a, b) # 矩阵a和b相乘

3. 矩阵求逆

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.linalg.inv(a) # 求矩阵a的逆

4. 矩阵转置

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.T # 矩阵a转置

5. 矩阵乘以标量

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = 2 * a # 矩阵a乘以2

6. 矩阵元素相乘

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a * b # 矩阵a和b对应元素相乘

7. 矩阵元素相加

import numpy as np
 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a + b # 矩阵a和b对应元素相加

Python外界运算

Python支持各种各样的外界运算，包括数学运算、字符串运算、比较运算、逻辑运算等等。

数学运算包括加、减、乘、除、求余数、取整等等，Python的数学运算与其他语言类似，但是Python支持的数字类型比较丰富，例如int、float、complex等等，这也为数学计算带来了很大的方便。

字符串运算包括拼接、重复、切片等等，Python中的字符串是不可变类型，因此对字符串进行操作时会返回一个新的字符串对象。

比较运算包括等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于等等，这些运算通常用于判断条件语句的真假。

逻辑运算包括与、或、非等等，这些运算通常用于组合条件语句。

除了以上的外界运算，Python还支持位运算、成员运算、身份运算等等，这些运算也可以帮助我们更方便地处理数据。