, 2.+0.j],
[3.+0.j, 4.+0.j]])
dtype更多取值:int, float, complex, bool, object, 我们还可以显示的定义数据位数的类型,如:...矩阵的相乘操作在NumPy 中怎么实现,两种方法:dot函数 和 包装为matrix对象。...matrix类:
In [81]: matrix(v1)*matrix(v2)
Out[81]: matrix([[28, 29]])
经过包装后,shape取值也会变得更符合线代中的常识:
In [83...:
In [88]: v3 = random.randint(0,10,(3,3))
In [89]: v3
Out[89]:
array([[6, 5, 8],
[8, 4, 0],...:v4仅仅是v3的视图,未发生复制。