Python中NumPy的ufuncs函数实例

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)

运行实例

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)

运行实例

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