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科学计算库NumPy:矢量化运算的方式

更新时间:2022-10-07 来源:黑马程序员 浏览量:

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  NumPy数组不需要循环遍历,即可对每个元素执行批量的算术运算操作,这个过程叫做矢量化运算。不过,如果两个数组的大小(ndarray.shape)不同,则它们进行算术运算时会出现广播机制。除此之外,数组还支持使用算术运算符与标量进行运算。接下来,笔者先来介绍一下矢量化运算。

  在NumPy中,大小相等的数组之间的任何算术运算都会应用到元素级,即只用于位置相同的元素之间,所得的运算结果组成一个新的数组。接下来,通过一张示意图来描述什么是矢量化运算,具体如图2-1所示。

1665111755849_形状相同的数组运算.jpg

  图2-1 形状相同的数组运算

  由图2-1可知,数组arr1与arr2对齐以后,会让相同位置的元素相加得到一个新的数组result。其中,result数组中的每个元素为操作数相加的结果,并且结果的位置跟操作数的位置是相同的。

  大小相等的数组之间的算术运算,示例代码如下。

import numpy as np
data1=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
data2=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
data1+data2  # 数组相加
array([[2, 4, 6],
       [8,10,12]])
       data1*data2 # 数组相乘
array([[1, 4, 9],
       [16,25,36]])
       data1-data2 # 数组相减
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
       data1/data2 # 数组相除
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])


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