好的,我将使用Python语言来解决这个问题。我们将使用NumPy库来创建数组和进行矩阵运算。
以下是完整的代码:
import numpy as np
# (1) 创建一个3x4的二维数组test1, 数据值要求从0~1之间
test1 = np.random.rand(3, 4)
# (2) 创建12个服从均匀分布的随机数,尺寸为3x4的二维数组test2
test2 = np.random.uniform(0, 1, (3, 4))
# (3) 创建一个10个服从正态分布的随机数,test3
test3 = np.random.randn(10)
# (4) 对创建的test1和test2两个数组进行四则运算,加、减、点乘、矩阵乘法运算
# 加法
add_result = test1 + test2
# 减法
subtract_result = test1 - test2
# 点乘
elementwise_multiply_result = test1 * test2
# 矩阵乘法
matrix_multiply_result = np.dot(test1, test2)
# 打印结果
print("test1:\n", test1)
print("test2:\n", test2)
print("test3:\n", test3)
print("加法结果:\n", add_result)
print("减法结果:\n", subtract_result)
print("点乘结果:\n", elementwise_multiply_result)
print("矩阵乘法结果:\n", matrix_multiply_result)
代码解释:
1. 创建数组:
• np.random.rand(3, 4) 创建一个3x4的二维数组,数据值从0到1之间。
• np.random.uniform(0, 1, (3, 4)) 创建一个3x4的二维数组,数据值服从均匀分布。
• np.random.randn(10) 创建一个包含10个服从正态分布的随机数的数组。
2. 四则运算:
• 加法:test1 + test2
• 减法:test1 - test2
• 点乘:test1 * test2(元素逐个相乘)
• 矩阵乘法:np.dot(test1, test2)
注意:
• 矩阵乘法要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数,这里test1和test2都是3x4的矩阵,所以不能进行矩阵乘法。如果需要矩阵乘法,需要调整矩阵的尺寸。换成3x4和4x3的就可以用矩阵乘法了。
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