极客笔记Numpy在Python中的使用
在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Numpy进行矩阵的加法和乘法运算，以及如何使用Scipy进行相同的运算。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy简介
Numpy是Python中用于科学计算的基本库之一，主要用于创建和操作多维数组，可以进行数据的预处理和计算。在数据处理和科学计算领域中，Numpy经常被用来处理大数据集和矩阵运算。
矩阵的加法
在Numpy中，可以使用np.add()函数对两个矩阵进行加法运算。这里我们定义了两个二维数组：
import numpy as np
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.array([[5,6], [7,8]])
则可以通过以下代码实现两个矩阵的加法：
c = np.add(a, b)
print(c)
运行结果为：
[[ 6 8]
[10 12]]
矩阵的乘法
在Numpy中，可以用np.matmul()函数进行矩阵的乘法运算。我们还是通过定义两个二维数组来进行示例：
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.array([[5,6], [7,8]])
可以通过以下代码实现矩阵的乘法：
c = np.matmul(a, b)
print(c)
运行结果为：
[[19 22]
[43 50]]
使用Scipy进行矩阵运算
Scipy是一个Python的开源科学库，它建立在Numpy的基础上，提供了更高阶的数学算法和函数。在Scipy中，可以使用scipy.linalg模块中的函数对矩阵进行运算。
矩阵的加法
使用Scipy进行矩阵加法的方式与Numpy类似，但是Scipy中的函数名为scipy.linalg.add()。我们还是使用之前的两个二维数组进行示例：
import scipy.linalg as la
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.array([[5,6], [7,8]])
c = la.add(a, b)
print(c)
输出结果为：
[[ 6 8]
[10 12]]
矩阵的乘法
使用Scipy进行矩阵乘法的方式与Numpy不同，Scipy中的函数名为scipy.linalg.matmul()。同样，我们使用之前的两个二维数组进行示例：
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.array([[5,6], [7,8]])
c = la.matmul(a, b)
print(c)
输出结果为：
[[19 22]
[43 50]]
总结
Numpy和Scipy都是在Python中用于科学计算的基本库，对于矩阵的加法和乘法运算，两者都有对应的函数可以使用。熟练掌握Numpy和Scipy在矩阵运算方面的应用可以大幅提升Python在数据处理和科学计算方面的效率和便捷性。