對應元素相乘：
np.multiply()
*
x=np.array([[2,2,2],[3,4,5]]) #矩陣按行寫入
y=np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
print x*y
print np.multiply(x,y)
a = np.array([[1, 2], [1, 1]]) #按行輸入
b = np.array([[2, 3], [1, 3]])
np.outer(a, b) #按行拉直，再相乘輸出outer(i,j)=a(i)*a(j)
a=[1,2,1,1];b=[2,3,1,3];np.outer(a,b) #outer是length(a)*length(b)的矩陣
4. range()類似於r中seq的功能：
range(5,-1,-1)
三維陣列
ex=np.zeros((4,3,2))
生成4個3*2的0矩陣
求矩陣的逆
ex=np.array([[1,2],[-1,-3]]) #[[3,2],[-1,-1]]
np.linalg.inv(ex)
計算矩陣的特徵值，特徵向量
e,v = np.linalg.eig(ex)
特徵值和特徵向量求原矩陣
ex =np.dot(np.dot(v ,np.diag(e)), np.linalg.inv(v))
a=u
σu−1
a=u\sigma u^
a=uσu−
1 np.eye(n) #生成n維的單位矩陣
x.shape
例如，若輸出是（1，2，3），後兩個2，3表示在二維上是2行3列的，前面的1表示三維上有1個元素。
a=np.ones([2,3,4]) #二維上是3行4列，三維上有2個元素
a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]])
a.shape
b=np.expand_dims(a,axis=0)
b.shape
b=np.expand_dims(a,axis=2)
b.shape
b=np.expand_dims(a,axis=3)
b.shape
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