直接两个矩阵相加就可以了
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两个矩阵相加即是对应位置的相加，而Python中的True、False值相加时是相当于1和0的，np中加之后又要保持原来的数据类型，所以1+1=2也会变成True
import numpy as np
a = np.array([[True, True], [False, False]])
b = np.array([[True, False], [True, False]])
a
array([[ True, True],
[False, False]], dtype=bool)
b
array([[ True, False],
[ True, False]], dtype=bool)
a + b
array([[ True, True],
[ True, False]], dtype=bool)
True + False
1
True + True
2
False + False
bool(1)
True
bool(2)
True
bool(0)
False
有， 要用apply函数。一种方式：
def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向
1.numpy的导入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
