NumPy-二元运算符

NumPy是Python中用于科学计算的主要库之一，提供了高效的多维数组对象和广播（broadcasting）功能，以及数学和逻辑运算。

在NumPy中，有很多二元运算符可以对数组进行操作。下面是一些常用的二元运算符：

算术运算符

| 运算符 | 描述 | | --- | --- | | + | 加 | | - | 减 | | * | 乘 | | / | 除 | | // | 整除 | | % | 模 |

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)   # [5 7 9]
print(a - b)   # [-3 -3 -3]
print(a * b)   # [ 4 10 18]
print(a / b)   # [0.25 0.4  0.5 ]
print(a // b)  # [0 0 0]
print(a % b)   # [1 2 3]

比较运算符

| 运算符 | 描述 | | --- | --- | | == | 等于 | | != | 不等于 | | > | 大于 | | >= | 大于等于 | | < | 小于 | | <= | 小于等于 |

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 2, 2])

print(a == b)  # [False  True False]
print(a != b)  # [ True False  True]
print(a > b)   # [False False  True]
print(a >= b)  # [False  True  True]
print(a < b)   # [ True False False]
print(a <= b)  # [ True  True False]

逻辑运算符

| 运算符 | 描述 | | --- | --- | | & | 逐位与 | | | | 逐位或 | | ^ | 逐位异或 | | ~ | 取反 |

import numpy as np

a = np.array([True, True, False, False])
b = np.array([True, False, True, False])

print(a & b)   # [ True False False False]
print(a | b)  # [ True  True  True False]
print(a ^ b)   # [False  True  True False]
print(~a)      # [False False  True  True]

其他运算符

| 运算符 | 描述 | | --- | --- | | @ | 矩阵乘法 | | ** | 幂次方 |

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(a @ b)   # [[19 22] [43 50]]
print(a ** 2)  # [[ 1  4] [ 9 16]]

以上是NumPy中常用的二元运算符，可以根据需要灵活运用。