1 # -*- coding: utf-8 -*- 2  3 ############################################################################### 4 #######################            正文代码             ####################### 5 ############################################################################### 6  7 # 代码 2-30 8 import numpy as np  #导入NumPy库 9 matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9") #使用分号隔开数据10 print('创建的矩阵为：',matr1)11 12 matr2 = np.matrix([[123],[456],[789]])13 print('创建的矩阵为：',matr2)14 15 16 # 代码 2-3117 arr1 = np.eye(3)18 print('创建的数组1为：',arr1)19 20 arr2 = 3*arr121 print('创建的数组2为：',arr2)22 23 print('创建的矩阵为：',np.bmat("arr1 arr2; arr1 arr2"))24 25 26 # 代码 2-3227 matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")  #创建矩阵28 print('创建的矩阵为：',matr1)29 30 matr2 = matr1*3  #矩阵与数相乘31 print('创建的矩阵为：',matr2)32 print('矩阵相加结果为：',matr1+matr2)  #矩阵相加33 print('矩阵相减结果为：',matr1-matr2)  #矩阵相减34 print('矩阵相乘结果为：',matr1*matr2)  #矩阵相乘35 print('矩阵对应元素相乘结果为：',np.multiply(matr1,matr2))36 37 # 代码 2-3338 '''39 print('矩阵转置结果为：',matr1.T)  #转置40 print('矩阵共轭转置结果为：',matr1.H)  #共轭转置（实数的共轭就是其本身）41 print('矩阵的逆矩阵结果为：',matr1.I)  #逆矩阵42 print('矩阵的二维数组结果为：',matr1.A)  #返回二维数组的视图43 '''44 # 代码 2-3445 x = np.array([1,2,3])46 y = np.array([4,5,6])47 print('数组相加结果为：',x + y)  #数组相加48 print('数组相减结果为：',x - y)  #数组相减49 print('数组相乘结果为：',x * y)  #数组相乘50 print('数组相除结果为：',x / y)  #数组相除51 print('数组幂运算结果为：',x ** y)  #数组幂运算52 53 # 代码 2-3554 x = np.array([1,3,5])55 y = np.array([2,3,4])56 print('数组比较结果为：',x < y)57 print('数组比较结果为：',x > y)58 print('数组比较结果为：',x == y)59 print('数组比较结果为：',x >= y)60 print('数组比较结果为：',x <= y)61 print('数组比较结果为：',x != y)62 63 # 代码 2-3664 print('数组逻辑运算结果为：',np.all(x == y))  #np.all()表示逻辑and65 print('数组逻辑运算结果为：',np.any(x == y))  #np.any()表示逻辑or66 67 # 代码 2-3768 arr1 = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])69 print('创建的数组1为：',arr1)70 print('数组1的shape为：',arr1.shape)71 arr2 = np.array([1,2,3])72 print('创建的数组2为：',arr2)73 print('数组2的shape为：',arr2.shape)74 print('数组相加结果为：',arr1 + arr2)75 76 # 代码 2-3877 arr1 = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])78 print('创建的数组1为：',arr1)79 print('数组1的shape为：',arr1.shape)80 81 arr2 = np.array([1,2,3,4]).reshape((4,1))82 print('创建的数组2为：',arr2)83 print('数组2的shape为：',arr2.shape)84 print('数组相加结果为：',arr1 + arr2)