python向量比值函数，python中向量相乘

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用python的numpy创建一个矩阵

1、使用numpy创建矩阵有2种方法，一种是使用numpy库的matrix直接创建，另一种则是使用array来创建。

2、定义数组和定义矩阵的程序格式完全一样，在软件中二者意思等价。

3、使用python表示矩阵的方法：使用“importnumpy”语句导入numpy包。

4、下面是基于python4的数组矩阵输入方法：import numpy as nparr = [1，2，3，4，5，6，7，8，9]matrix_a = np.array(arr)手动定义一个空数组：arr =[]，链表数组：a = [1，2，[1，2，3]]。

5、矩阵是numpy.array类型。除了random函数外，还有生成整数随机矩阵的函数randint。

6、简单介绍NumPy系统是Python的一种开源的数组计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。

python二维数组创建方法：“二维数据”由多个一维数据构成，可以看作是一维数据的组合形成，因此二维数据可以采用二维列表来表示，即列表的每个元素对应二维数据的一行。打开PyCharm软件，根据刚刚所讲解到的内容来进行演示。

输出1 print(arr[1][2])输出6 在上面的代码中，我们首先创建一个列表arr，其中包含3个子列表。每个子列表都包含3个元素，因此我们可以将arr视为一个3x3的二维数组。

除了这些基本定义和声明方式，二维数组还可以进行各种操作，如赋值、索引、计算等。在C语言中，我们可以使用下标运算符[]来访问和修改数组中的元素。在Python中，我们可以使用索引来访问和修改数组中的元素。

Python中创建二维列表/数组，即创建一个list，并且这个list的元素还是list。可以用列表解析的方法实现。

直接用存在list里就可以了吧。a=[]...a.appen(data)二位数组在python其实也是list，比如s = [python， java， [asp， php]， scheme]，s[2]是一个list，你也可以把这个看成是二维数组吧。

Python对二维数组求和的方法：首先定义好一个二维数组；然后使用map函数对数组里每一个元素进行sum操作即可对二维数组求和。

四个。使用Python进行数据分析常用的扩展包，初始阶段的学习主要涉及4个包的安装：numpy、scipy、pandas、matplotlib。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Pandas Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。

Python的数据分析功能需要使用一些第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。

√6＝4494897427832 算法：√2=414，√3=732 √6=√2x√3 =414x732 =449048 ≈449 有以下计算公式：成立条件：a≥0，n≥2且n∈N。成立条件：a≥0， b≥0， n≥2且n∈N。

√6≈449489743。因为：√2≈414，√3≈732 所以：√6=√2x√3=√2x3=414x732=449048≈449 根号计算注意：若a=b，那么a是b开n次方的n次方根或a是b的1/n次方。

①√ab=√a·√b﹙a≥0b≥0﹚ 这个可以交互使用.这个最多运用于化简，如：√8=√4·√2=2√2 ②√a／b=√a÷√b﹙a≥0b﹥0﹚③√a=|a|（其实就是等于绝对值）这个知识点是二次根式重点也是难点。

任何非零数乘以1等于它本身，所以根号2乘以1就是根号2。

这个比较简单，直接乘就行了，根号2乘以根号6，也就是根号下2×6=12，也就是根号12，不过12=3×4，所以4可以开方出来，最后根号12等于2倍根号3，这样就结束了。

1、一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码，可以得到满足一维和二维正态分布的样本。

2、使用python的列表生成式即可，列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

3、向量的运算，向量和矩阵相加一样，只有在维数相同的情况下才可以相加，向量相加实质上是对应位置元素的相加。内积运算通过函数实现，一维的向量相乘只能用于行向量相乘，对于二维中的列向量的运算，则遵从矩阵的运算法则。

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