appunti3s:numpy
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Line 25: | Line 25: | ||
e = np.ones((3, 4)) | e = np.ones((3, 4)) | ||
del e # libera la memoria | del e # libera la memoria | ||
+ | |||
</ | </ | ||
Line 37: | Line 38: | ||
c[0:2, 1] | c[0:2, 1] | ||
c[:, | c[:, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | (Per una matrice 2D, quando si richiama un elemento, è del tipo nome[riga, | ||
+ | |||
==Iterazione== | ==Iterazione== | ||
Line 63: | Line 68: | ||
</ | </ | ||
- | ==Esempio di operatori== | + | ====Esempio di operatori==== |
== matrix product == | == matrix product == | ||
Line 77: | Line 82: | ||
==Prodotto vettoriale o cross product== | ==Prodotto vettoriale o cross product== | ||
+ | |||
+ | Di solito si moltiplicano due array 1 D e si ottiene un terzo array 1 D, ortogonale. | ||
<code python> | <code python> | ||
- | numpy.cross(a, | + | numpy.cross(a, |
</ | </ | ||
==Prodotto scalare o dot product== | ==Prodotto scalare o dot product== | ||
- | (in realtà non fa il prodotto scalare?) | + | Ha un comportamento diverso, a seconda dei fattori utilizzati |
+ | * usando il tipo scalare 0 D, equivale a fare il prodotto con asterisco * | ||
+ | * usando il tipo array 1 D, equivale a fare il prodotto scalare, o somma dei prodotti | ||
+ | * usando il tipo array 2 D, ......... | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | fare un esempio.... | ||
+ | </ | ||
Quando gli array sono 2D è preferibile usare @ | Quando gli array sono 2D è preferibile usare @ | ||
appunti3s/numpy.1594961410.txt.gz · Last modified: 2020/07/17 06:50 by profpro