numpy 矩阵减去一个常数

可以使用 NumPy 的广播功能，将常数转换成一个与矩阵形状相同的矩阵，然后进行减法操作。示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 定义常数
c = 2

# 将常数转换成 3x3 的矩阵
c_matrix = np.full(matrix.shape, c)

# 矩阵减去常数
result = matrix - c_matrix

print(result)

输出结果为：

[[-1  0  1]
 [ 2  3  4]
 [ 5  6  7]]

相关问题

python 创建一个numpy矩阵

### 回答1：
使用 numpy 创建矩阵非常简单，你可以使用 numpy 中的函数 `array` 来创建。例如，下面是一个创建一个 2 行 3 列的矩阵的例子：

import numpy as np

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

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

你也可以使用 `zeros` 函数来创建一个全部元素都为 0 的矩阵，或者使用 `ones` 函数来创建一个全部元素都为 1 的矩阵。例如：

import numpy as np

matrix = np.zeros((3, 4))
print(matrix)

matrix = np.ones((2, 3))
print(matrix)

输出：

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

### 回答2：
要创建一个numpy矩阵，在python中可以使用numpy库中的方法来实现。首先需要导入numpy库，然后使用numpy中的array函数来创建矩阵。下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个2x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix)

运行以上代码会输出以下结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

在这个例子中，我们使用numpy的array函数创建了一个2x3的矩阵。矩阵的内容是一个嵌套的列表，第一个列表表示矩阵的第一行，第二个列表表示矩阵的第二行。

以上就是使用python创建一个numpy矩阵的方法。你可以根据需要来调整矩阵的维度和内容。

### 回答3：
要创建一个numpy矩阵，首先需要导入numpy库。可以使用以下代码来创建一个numpy矩阵：

import numpy as np

# 创建一个2x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(matrix)

以上代码首先导入了numpy库，并将其重命名为np。然后，使用np.array()函数创建一个包含两个列表的numpy矩阵。每个列表代表矩阵的一行。在这个例子中，我们创建了一个2x3的矩阵，其中第一行为[1, 2, 3]，第二行为[4, 5, 6]。

最后，使用print()函数来输出这个矩阵。运行这段代码，输出的结果将会是：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

这就是一个用python创建的numpy矩阵。

python numpy 矩阵除以常数 n

可以使用 numpy.divide 函数将矩阵中的每个元素除以常数 n，例如：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
n = 2
result = np.divide(matrix, n)
print(result)

输出：

[[0.5 1. ]
 [1.5 2. ]]