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NumPy 教程
1.NumPy是什么
2.NumPy下载与安装
3.NumPy ndarray对象
4.NumPy 简介
5.NumPy 入门
6.NumPy 数组索引
7.NumPy 数组裁切
8.NumPy 数据类型
9.NumPy 副本/视图
10.NumPy 数组形状
11.NumPy 数组重塑
12.NumPy 数组迭代
13.NumPy 数组连接
14.NumPy 数组拆分
15.NumPy 数组搜索
16.NumPy 数组排序
17.NumPy 数组过滤
18.NumPy 中的随机数
19.NumPy ufuncs
 

 
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NumPy ufuncs
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什么是 ufuncs?

ufuncs 指的是“通用函数”(Universal Functions),它们是对 ndarray 对象进行操作的 NumPy 函数。

为什么要使用 ufuncs?

ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化,这比迭代元素要快得多。

它们还提供广播和其他方法,例如减少、累加等,它们对计算非常有帮助。

ufuncs 还接受其他参数,比如:

where 布尔值数组或条件,用于定义应在何处进行操作。

dtype 定义元素的返回类型。

out 返回值应被复制到的输出数组。

什么是向量化?

将迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。

由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化,因此速度更快。

对两个列表的元素进行相加:

list 1: [1, 2, 3, 4]

list 2: [4, 5, 6, 7]

一种方法是遍历两个列表,然后对每个元素求和。

实例

如果没有 ufunc,我们可以使用 Python 的内置 zip() 方法:

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = []

for i, j in zip(x, y):
  z.append(i + j)
print(z)

对此,NumPy 有一个 ufunc,名为 add(x, y) ,它会输出相同的结果。

实例

通过 ufunc,我们可以使用 add() 函数:

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = np.add(x, y)

print(z)

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