python numpy 两个矩阵每个元素求并集，并返回一个与这两个矩阵大小相同的矩阵

直接两个矩阵相加就可以了

两个矩阵相加即是对应位置的相加，而Python中的True、False值相加时是相当于1和0的，np中加之后又要保持原来的数据类型，所以1+1=2也会变成True

>>> a = nparray([[True, True], [False, False]])

>>> b = nparray([[True, False], [True, False]])

>>> a

array([[ True,  True],

       [False, False]], dtype=bool)

>>> b

array([[ True, False],

       [ True, False]], dtype=bool)

>>> a + b

array([[ True,  True],

       [ True, False]], dtype=bool)>>> True + False

1

>>> True + True

2

>>> False + False

0

>>> bool(1)

True

>>> bool(2)

True

>>> bool(0)

False

回顾：

NumPy 是一个用于科学计算的基础 Python 库（ 安装说明 ）。它可以让你在 Python 中使用向量和数学矩阵，以及许多用 C 语言实现的底层函数。

在 Notebook 中导入 NumPy：

数组是将数据组织成若干个维度的数据块。

NumPy 的核心是数组（arrays）。

用 array 创建数组

在 NumPy 数组中，数据类型需要一致，否则，会尝试「向上兼容」，比如生成一个包含浮点数的数组，输出时每个元素都变成了浮点型：

NumPy 还可以用循环生成数组：

用 full 生成一个 3 行 5 列的数组：

用 arange 等距填充数组：

（arange 是 Python 内置函数 range 的数组版，返回的是一个 ndarray 而不是 list）

用 linspace 线性填充数组：

用 random 生成随机数组：

btw 数组索引从 0 开始

NumPy 中的切片语法： x[start:stop:step] ，如果没有赋值，默认值 start=0, stop=size of dimension, step=1。

(上图最后一个图形，arr[1, :2] 应该是 (1,2) 一行二列矩阵？？）

复制数组切片

reshape:

转置（transpose）是重塑（reshape）的一种特殊形式，返回源数据的视图而不进行复制。

用 concatenate 连接数组：

用 vstack 合并到数据行， hstack 合并到数据列

拆分数组的函数包括： npsplit , nphsplit, npvsplit

传递给数组一个与它有关的条件式，然后它就会返回给定条件下为真的值。

在生成图形时也非常好用：

在程序中用条件式选择了图中不同的点。蓝色的点（也包含图中的绿点，只是绿点覆盖了蓝点），显示的是值大于零的点。绿点显示的是值大于 0 小于 Pi / 2 的点。

当不同 shape 的数组进行运算(按位加/按位减的运算，而不是矩阵乘法的运算)时，(某个维度上)小的数组就会沿着（同一维度上）大的数组自动填充。广播虽然是一个不错的偷懒办法，但是效率不高、降低运算速度通常也为人诟病。

广播的原理（via Broadcast Visualization ）：

numpy是我学习python遇到的第一个第三方工具包，它可以让我们快速上手数据分析。numpy提供了向量和矩阵计算和处理的大部分接口。目前很多python的基础工具包都是基于numpy开发而来，比如 scikit-learn, SciPy, pandas, 还有 tensorflow。 numpy可以处理表格、图像、文本等数据，极大地方便我们处理和分析数据。本文主要内容来自于Jay Alammar的一篇文章以及自己学习记录。

原文地址： >

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