手册
目录
收藏904
分享
阅读2498
更新时间2025-08-12
ufuncs 是“通用函数”(Universal Functions)的缩写，它们是操作 ndarray 对象的 NumPy 函数。
ufuncs 用于在 NumPy 中实现向量化，这比迭代元素要快得多。
它们还提供了广播和额外的方法，如 reduce、accumulate 等，这些方法对计算非常有帮助。
ufuncs 还接受额外的参数，例如：
where 布尔数组或条件，定义操作应在何处进行。
dtype 定义元素的返回类型。
out 输出数组，应将返回值复制到此数组。
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 针对此类操作进行了优化，因此速度更快。
list 1: [1, 2, 3, 4]
list 2: [4, 5, 6, 7]
一种方法是迭代两个列表，然后对每个元素求和。
不使用 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)
NumPy 为此提供了一个名为 add(x, y) 的 ufunc，它将产生相同的结果。
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)
相关
视频
RELATED VIDEOS
科技资讯
1
2
3
4
5
6
7
8
9
精选课程
共5课时
17.2万人学习
共49课时
77万人学习
共29课时
61.7万人学习
共25课时
39.3万人学习
共43课时
70.9万人学习
共25课时
61.6万人学习
共22课时
23万人学习
共28课时
33.9万人学习
共89课时
125万人学习
