Python数据科学手册-Numpy数组的计算，通用函数

Python的默认实现（CPython）处理某些操作非常慢，因为动态性和解释性，

CPython 在每次循环必须左数据类型的检查和函数的调度。。在编译是进行这样的操作。就会加快执行速度。

通用函数介绍

Numpy 为很多类型的操作提供了方便的、静态类型的、可编译程序的接口。叫做向量操作。
对数组的操作会用于数组的每一个元素。

也可以对俩个数组进行运算

探索通用函数

俩种存在形式

• 一元通用函数 unary ufunc 对单个输入操作
• 二元通用函数 binary ufunc 对俩个输入操作
  1）数组的运算
  Numpy 通用函数的使用方式非常自然，就是Python原生的算术运算符。加 减 乘 除
  | Operator | Equivalent ufunc | Description |
  | -------- | ---------------- | ----------------------------------- |
  | + | np.add | Addition (e.g., 1 + 1 = 2) |
  | - | np.subtract | Subtraction (e.g., 3 - 2 = 1) |
  | - | np.negative | Unary negation (e.g., -2) |
  | * | np.multiply | Multiplication (e.g., 2 * 3 = 6) |
  | / | np.divide | Division (e.g., 3 / 2 = 1.5) |
  | // | np.floor_divide | Floor division (e.g., 3 // 2 = 1) |
  | ** | np.power | Exponentiation (e.g., 2 ** 3 = 8) |
  | % | np.mod | Modulus/remainder (e.g., 9 % 4 = 1) |