NumPy数组和矩阵运算创建数组

矩阵的数组运算：在 MATLAB 中，进行矩阵的数组运算时，运算会在对应的元素间进行。请注意，点运算符与算术运算符之间不能有空格！ 数组运算包括： 点乘（对应运算符为 .*） 点除（对应运算符为 ./） 点幂（对应运算符为 .^） 在数组运算中，参与运算的对象必须具有相同的形状。 示例： A = [1 2 3; 4 5 6]; B = [3 2 1; 6 5 4]; C = A .* B; % 点乘 D = A ./ B; % 点除 E = A .\\ B; % 反向点除 F = A .^ B; % 点幂 在上面的代码中，我们定义了两个矩阵 A 和 B，并分别执行点乘、点除、反向点除和

MATLAB 的矩阵和数组操作，真的是前期搞清楚后期少踩坑的典范。数组是基础，矩阵是灵魂，尤其是多维数组，学懂了多高级就顺了。像用空格、逗号、分号这些小细节，不注意就容易写错，命令窗口里一大片报错，看着都烦。而且多初学者爱混用逗号和空格，虽然能跑，但语法不优雅，容易出事。你要是想搞清楚这些基础的数组构造方式，这份资源还挺系统的。讲了怎么一行一行地创建矩阵，怎么分隔列、分隔行，还有些使用建议，比如：尽量不要混用空格和逗号。语法对了，MATLAB 的矩阵运算效率还是蛮高的。顺带说一句，推荐你也去看看它配套的几篇文章，比如关于多维数组、归一化、MEX 加速这些，适合扩展一下思路。

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

数据里的神器，NumPy和SciPy，可以说是 Python 圈子的老朋友了。安装方面也不麻烦，Windows 下你可以直接下 whl 包配合 pip 搞定，Mac 上用 Homebrew 装 Python，再一条条走下来也挺顺的。 NumPy干的事儿主要是数组运算，跟原生列表比，性能差距还挺的。比如你用arr * 1.1来做数值计算，几百万条数据照样飞快。列表就不行了，慢得你抓狂。 数组的创建方式蛮多的，像np.arange()能快速生成等差数列，np.zeros()和np.ones()也好用，指定dtype还能控制类型。还有reshape()和ravel()，多维数组方便。 至于SciPy

字符串数组的创建和操作在 MATLAB 里其实挺好玩的。你可以直接用花括号加单引号搞定一行字符串数组，比如 {'Hello', 'World', 'MATLAB'}，响应也快，结构也清晰。多行字符串？加个分号就能分行，像 {'第一行'; '第二行'} 这样写也挺顺。遇到需要批量的，cellfun 函数也蛮好用，比如你想生成一堆平方数的字符串，几行代码就能搞定。字符串拼接用 strcat 挺顺手的，strcmp 和 strcmpi 做比较也比较稳。查找用 findstr，替换就 strrep，配合用效率也还不错。想做点切片或者索引操作，直接 strArray(2:3) 就能拿到你要的部分，写法直

Matlab提供了多种方法快速创建矩阵和数组。这些方法不仅简单高效，还能满足各种数据处理需求。

矩阵乘法在Matlab中的运算方式与线性代数中的方法一致。要注意，矩阵乘法的交换性质与数学中不同，AB与BA的结果可能不同。但是，它们满足分配律和结合律，即A(B+C) = AB + AC，(AB)C = A(BC)。此外，矢量积和点积在计算过程中有显著差异。

创建3x3矩阵 访问矩阵元素 矩阵运算 求矩阵逆 求矩阵特征值和特征向量

当两个具有相同维数的数组进行运算时，可以按元素对元素的方式进行加、减、乘、除和幂运算。不同大小或维数的数组不能进行运算。例如，设定数组a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]，则a+b=[a1+b1,a2+b2,…,an+bn]，a.b=[a1b1,a2b2,…,anbn]，a./b=[a1/b1,a2/b2,…,an/bn]，a.\b=[b1/a1,b2/a2,…,bn/an]，a.^b=[a1^b1,a2^b2,…,an^bn]。