要计算矩阵的（乘法）逆元，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆元。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库-import numpy as np from numpy.linalg import inv使用 array() 创建几个矩阵-arr = np.array([[[1., 2.], [3., 4.]], [[1, 3], [3, 5]]])显示数组-print("Our Array...", arr)检查维度-print("Dimensions of our Array...", arr.ndim) 获取数据类型-print("Datatype of our Array object...", arr.dtype)获取形状-print("Shape ... 阅读更多

要获取两个数组的外积，请在 Python 中使用 numpy.outer() 方法。第一个参数 a 是第一个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第二个参数 b 是第二个输入向量。如果输入不是一维的，则将其展平。第三个参数 out 是存储结果的位置。给定两个向量，a = [a0, a1, ..., aM] 和 b = [b0, b1, ..., bN]，外积 [1] 为-[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]]步骤首先，导入所需的库-import numpy as np创建两个 ... 阅读更多

要获取数组和标量的内积，请在 Python 中使用 numpy.inner() 方法。对于一维数组，向量的普通内积，在更高维度上，对最后一个轴进行求和积。参数是 1 和 b，两个向量。如果 a 和 b 不是标量，则它们的最后维度必须匹配。步骤首先，导入所需的库-import numpy as np使用 numpy.eye() 创建一个数组。此方法返回一个二维数组，对角线上为 1，其他位置为 0-arr = np.eye(5)val 是标量-val = 2检查数据类型-print("Datatype of Array...", arr.dtype) 检查维度-print("Dimensions ... 阅读更多

要计算矩阵的（乘法）逆元，请在 Python 中使用 numpy.linalg.inv() 方法。给定一个方阵 a，返回满足 dot(a, ainv) = dot(ainv, a) = eye(a.shape[0]) 的矩阵 ainv。该方法返回矩阵 a 的（乘法）逆元。第一个参数 a 是要反转的矩阵。步骤首先，导入所需的库-import numpy as np from numpy.linalg import inv创建一个数组-arr = np.array([[ 5, 10], [ 15, 20 ]])显示数组-print("Our Array...", arr)检查维度-print("Dimensions of our Array...", arr.ndim) 获取数据类型-print("Datatype of our Array object...", arr.dtype)获取形状-print("Shape of our Array object...", ... 阅读更多

要解决张量方程，请在 Python 中使用 numpy.linalg.tensorsolve() 方法。假设 x 的所有索引都在乘积中被累加，以及 a 最右边的索引，就像在 tensordot(a, x, axes=b.ndim) 中一样。第一个参数 a 是系数张量，形状为 b.shape + Q。Q 是一个元组，等于由 a 的适当数量的最右边的索引组成的子张量的形状，并且必须满足 prod(Q) == prod(b.shape)。第二个参数 b 是右手张量，可以是任何形状。第三个参数 axis 是 ... 阅读更多

要将 NaN 替换为零，并将无穷大替换为大的有限数，请在 Python 中使用 numpy.nan_to_num() 方法。该方法返回 x，其中非有限值被替换。如果 copy 为 False，则这可能是 x 本身。第一个参数是输入数据。第二个参数是 copy，是否创建 x 的副本 (True) 或就地替换值 (False)。就地操作仅在转换为数组不需要副本时发生。默认为 True。第三个参数是 nan，用于填充 NaN 值的值。如果没有传递值，则 NaN 值 ... 阅读更多

要将 NaN 替换为零，并将无穷大替换为大的有限数，请在 Python 中使用 numpy.nan_to_num() 方法。该方法返回 x，其中非有限值被替换。如果 copy 为 False，则这可能是 x 本身。第一个参数是输入数据。第二个参数是 copy，是否创建 x 的副本 (True) 或就地替换值 (False)。就地操作仅在转换为数组不需要副本时发生。默认为 True。第三个参数是 nan，用于填充 NaN 值的值。如果没有传递值，则 NaN 值 ... 阅读更多

使用 Python Numpy 中的 numpy.char.index() 方法返回字符串中找到子字符串 sub 的最低索引。该方法返回整数的输出数组。如果找不到 sub，则引发 ValueError。第一个参数是输入数组。第二个参数是要搜索的子字符串。第三个和第四个参数是可选参数，其中 start 和 end 的解释与切片表示法相同。步骤首先，导入所需的库-import numpy as np创建一个字符串的一维数组-arr = np.array(['KATIE', 'KATE', 'CRATE'])显示我们的数组-print("Array...", arr)获取数据类型-print("Array datatype...", arr.dtype) 获取维度 ... 阅读更多

要返回数组输入的逐元素平方，请在 Python 中使用 numpy.square() 方法。该方法返回相同形状和数据类型的 x*x 的逐元素结果。如果 x 是标量，则它是一个标量。第一个参数 x 是输入数据。第二个参数 out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须与输入广播到的形状相同。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。第三个参数，... 阅读更多

使用 Python Numpy 中的 numpy.char.index() 方法返回字符串中找到子字符串 sub 的最低索引。该方法返回整数输出数组。如果未找到 sub，则引发 ValueError。第一个参数是输入数组。第二个参数是要搜索的子字符串。步骤首先，导入所需的库 - import numpy as np 创建一个一维字符串数组 - arr = np.array(['KATIE', 'KATE']) 显示我们的数组 - print("Array...", arr) 获取数据类型 - print("Array datatype...", arr.dtype) 获取数组的维度 - print("Array Dimensions...", arr.ndim) 获取数组的形状 - print("Our Array Shape...", arr.shape) 获取... 阅读更多