Python NumPy ufuncs 通用函数

NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy ufuncs通用函数。

1、ufuncs

ufuncs代表“通用函数”,它们是在ndarray对象上运行的NumPy函数。

2、使用ufuncs的原因

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,如减少、累积等,这些方法对计算非常有帮助。

ufuncs还接受其他参数,例如:

where布尔数组或条件,用于定义应在何处进行操作。

dtype定义元素的返回类型。

out需要复制返回值的输出数组。

3、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。

添加两个列表的元素

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。

例如:

如果没有ufunc,我们可以使用Python内置的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)

NumPy为此有一个ufunc,称为add(x,y),它将产生相同的结果。

例如:

使用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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