Python 中的 Matlab .* 运算符

在 Matlab 中，使用 .* 运算符可以实现两个数组进行逐个元素的乘法运算，得到一个新的数组。同样的，Python 中也有类似的运算符，本文将介绍 Python 中如何实现 .* 运算符。

使用 NumPy 库实现

NumPy 是 Python 中处理大规模数据的重要库，其提供的 ndarray 对象可以方便地实现数组的运算，包括逐个元素的乘法。

通过以下代码可以实现两个数组进行逐个元素的乘法：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a * b  # 逐个元素乘法

在上述代码中，通过 np.array() 创建了长度为 3 的一维数组 a 和 b，通过 a * b 实现了逐个元素的乘法，得到新的数组 c。

同样的，对于二维数组，可以通过相同方式实现逐个元素的乘法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a * b  # 逐个元素乘法

在上述代码中，通过 np.array() 创建了 2 × 2 的二维数组 a 和 b，通过 a * b 实现了逐个元素的乘法，得到新的数组 c。

使用 pandas 库实现

除了 NumPy 库外，pandas 库也提供了类似的逐个元素的乘法运算。pandas 库的 DataFrame 对象可以方便地处理二维表格数据，并支持逐个元素的乘法运算。

通过以下代码可以实现 DataFrame 对象进行逐个元素的乘法：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = df1.mul(df2)  # 逐个元素乘法

在上述代码中，通过 pd.DataFrame() 创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，通过 df1.mul(df2) 实现了逐个元素的乘法，得到新的 DataFrame 对象 df3。

总结

Python 中可以通过 NumPy 库和 pandas 库实现 .* 运算符的逐个元素的乘法运算，方便地处理各种规模的数组和二维表格数据，并得到新的数组或 DataFrame 对象。