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。
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。
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。
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。
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)
对此,NumPy 有一个 ufunc,名为 add(x, y),它会输出相同的结果。
通过 ufunc,我们可以使用 add() 函数:
import numpy as npx = [1, 2, 3, 4]y = [4, 5, 6, 7]z = np.add(x, y)print(z)