【深度学习】基础--NumPy

作者：@张扶摇
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目录

1.生成一维数组和计算
2.生成矩阵与计算

因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识---线性代数。（矩阵当年想起来还是挺有意思的，有考研的经历都有感觉）
而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用，就需要运用到NumPy,是Python的一个外部库。

开始学习一下如何应用Numpy进行数组和矩阵的运算。

目录

• 1.生成一维数组和计算
• 2.生成矩阵与计算

1.生成一维数组和计算

import numpy as np

x= np.array([1.0,2.0,3.0])
print(x)
y = np.array([3.0, 6.0, 9.0])

print(x+y)
print(x-y)

演示效果如下:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section01.py 
[1. 2. 3.]
[ 4.  8. 12.]
[-2. -4. -6.]

2.生成矩阵与计算

生成一个简单的2*2矩阵，并计算两个简单的矩阵

import numpy as np
A= np.array([[1,2],[5,6]])
print(A)
A.shape

B = np.array([[3, 0],[0, 6]])

print(A+B)

演示效果:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section02.py 
[[1 2]
 [5 6]]
[[ 4  2]
 [ 5 12]]

其中乘法计算的，就是读书时计算矩阵的方式，图片效果如下:

代码如下:

import numpy as np
A= np.array([[1,2],[5,6]])

B = np.array([10, 20])
print(A)
print(B)

print(A*B)

演示效果:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section03.py 
[[1 2]
 [5 6]]
[10 20]
[[ 10  40]
 [ 50 120]]

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