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=== 标量算术运算符 ===

标量算术运算符以数值为操作数，并计算出一个新的数值。

{| class="wikitable"
|&#43;
|加法
|-
|&#45;
|减法
|-
|*
|乘法
|-
|/
|除法
|-
|%
|取模
|}

"-"也可以充当前缀操作符，表示对目标数值取反。

=== 关系运算符 ===

关系运算符根据参与计算的两个操作数得到一个布尔值。

{| class="wikitable"
|<
|小于
|-
|<=
|小于等于
|-
|==
|相等
|-
|!=
|不相等
|-
|>=
|大于等于
|-
|>
|大于
|}

如果操作数皆为简单的数值，那么其意义是不言自明的。

如果操作数皆为字符串，则根据字母顺序来确定相等或次序。例如，"ab" > "aa" > "a"。

如果操作数皆为布尔值，''true'' > ''false''。在一个布尔值与一个数值进行比较时，将''true''视作1，并将''false''视作0。对于其他类型与布尔值进行不等式测试时，返回false。   

如果操作数皆为向量，则二者相同时返回''true''，否则返回''false''。当不等式测试的操作数中有一个或两个向量时，总是返回''false''因此，如[1] < [2]亦返回''false''。

用'==' 与 '!='来测试不同的类型，则总是返回不相等。   
不同类型之间进行不等式比较时，除了上述布尔值与数值以外，将总是得到''false''。 
请注意，[1]与1是两种截然不同的类型，因此[1] == 1为false。

除了''undef''以外，''undef''不等于其他任意值。含有''undef''的不等式比较将总是得到''false''。

''nan''不等于其他任意值（甚至不等于其自身），且不等式测试恒为''false''。请参见[[OpenSCAD用户手册/综述#数|数]].

=== 逻辑运算符 ===

所有的逻辑运算符取布尔值作为操作数并计算出一个布尔值。非布尔类型的量值在由逻辑运算符计算前先被转换为布尔值。

{| class="wikitable"
|&&
| 逻辑与
|-
|&#124;&#124;
| 逻辑或
|-
|!
| 一元逻辑非
|-
|}

由于<code>[false]</code>为<code>true</code>, 因此<code>false || [false]</code>的结果亦为<code>true</code>.

请注意，逻辑运算符与关系运算符处理向量的区别：

<code>[1, 1] > [0, 2]</code> 为 <code>false</code>, 但是 

<code>[false, false] && [false, false]</code> 为 <code>true</code>.

=== 条件运算符 ===

<tt>?:</tt>运算符可用于根据条件对两个表达式之一进行求值。它的工作方式脱胎于类C编程语言系。

{| class="wikitable"
|&nbsp;?&nbsp;:
|条件运算符
|}
{| width="75%"
|'''用例：'''
|-
|
<syntaxhighlight lang="javascript">
a=1;
b=2;
c= a==b ? 4 : 5;
</syntaxhighlight>
如果a等于b, 便将c设置为4, 否则将c设置为5。
<br>
"a==b"部分必须要计算出一个布尔值。
|}

=== 向量数运算符 ===

向量数（vector-number）运算符取一个向量与一个数来计算出一个新向量。
{| class="wikitable"
|*
|令所有的向量元素与该数进行乘法运算
|-
|/
|令所有的向量元素与该数进行除法运算
|}

: '''示例'''
 L = [1, [2, [3, "a"] ] ];
 echo(5*L);
 // ECHO: [5, [10, [15, undef]]]

=== 向量运算符 ===

向量运算符取两个向量作为操作数来计算出一个新向量。
{| class="wikitable"
|&#43;
|两个向量中对应元素相加
|-
|&#45;
|两个向量中对应元素相减
|}

"-"也可用作前置运算符，令向量中的每个元素逐一取反。

: '''示例'''
 L1 = [1, [2, [3, "a"] ] ];
 L2 = [1, [2, 3] ];
 echo(L1+L1); // ECHO: [2, [4, [6, undef]]]
 echo(L1+L2); // ECHO: [2, [4, undef]]

=== 向量点积运算符 ===

如果参与乘法运算的两个操作数都为简单向量，则根据[[w:Dot_product|点积]]的线性代数规则，计算结果为一个数。 
<code>c = u*v;</code>的计算过程为<math>c = \sum u_iv_i</math>。如果操作数的大小不匹配，则计算结果为<code>undef</code>。


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=== 矩阵乘法 ===

如果参与乘法运算的两个操作数中存在矩阵，则根据[[w:Matrix_multiplication#Matrix_product_.28two_matrices.29|矩阵乘积]]的线性代数规则，计算结果为一个简单向量或一个矩阵。在接下来的讨论中，我们设
{{math|A, B, C...}}为矩阵，{{math|u, v, w...}}为向量。下标{{math|i, j}}表示元素的索引。

对于规模为{{math|n × m}}的矩阵{{math|A}}与规模为{{math|m × p}}的矩阵{{math|B}}而言，二者之积<code>C = A*B;</code>为一个{{math|n × p}}矩阵，其中的元素依次为
<math>C_{ij} = \sum_{k=0}^{m-1} A_{ik}B_{kj}</math>。

而<code>C = B*A;</code>的结果为<code>undef</code>，除非{{math|n}} = {{math|p}}。

对于规模为{{math|n × m}}的矩阵{{math|A}}与规模为{{math|m}}的向量{{math|v}}而言，二者之积<code>u = A*v;</code>为一个规模为{{math|n}}的向量，其中的元素依次为
<math>u_{i} = \sum_{k=0}^{m-1} A_{ik}v_{k}</math>。

在线性代数中，此为[[w:Matrix_multiplication#Square_matrix_and_column_vector|矩阵与列向量的乘积]].

对于规模为{{math|n}}的向量{{math|v}}与规模为{{math|n × m}}的矩阵{{math|A}}而言，二者之积<code>u = v*A;</code>为一个规模为{{math|m}}的向量，其中的元素以此为

<math>u_{j} = \sum_{k=0}^{n-1} v_{k}A_{kj}</math>. 

在线性代数中，此为行向量与矩阵的乘积。

矩阵的乘法运算并不满足交换律，即：<math>AB \neq BA</math>,  <math>Av \neq vA</math>。


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