tensorflow numpy的使用

矩阵

import numpy as np
data1 = np.array([1,2,3,4,5])
print(data1)

输出 [1 2 3 4 5]

data2 = np.array([[1,2],
                  [3,4]])
print(data2)

输出

[[1 2]
 [3 4]]

矩阵的维度

data2 = np.array([[1,2],
                  [3,4]])
# 输出举证的维度
print("输出矩阵的维度:", data2.shape)

输出矩阵的维度: (2, 2)

全0或者全1矩阵

print(np.zeros([2,2]))
print(np.ones([2,3]))

输出

[[0. 0.]
 [0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

修改和获取单个元素的值

data2 = np.array([[1,2],
                  [3,4]])
# 修改矩阵某个元素的值
data2[0,0] = 8
print(data2[0,0])

# 获取矩阵某个元素的值
print(data2[0,1])

输出

8
2

矩阵与某个数值的 加减乘除

data3 = np.ones([2,3])
print(data3+2)
print(data3-1)
print(data3*2)
print(data3/2)

输出

[[3. 3. 3.]
 [3. 3. 3.]]
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
[[2. 2. 2.]
 [2. 2. 2.]]
[[0.5 0.5 0.5]

矩阵与矩阵的加减乘除

data3 = np.ones([2,3])
data4 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(data3+data4)
print(data3*data4)

[[2. 3. 4.]
 [5. 6. 7.]]
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]