科學計算庫NumPy：矢量化運算的方式

　　NumPy數組不需要循環(huán)遍歷，即可對每個元素執(zhí)行批量的算術運算操作，這個過程叫做矢量化運算。不過，如果兩個數組的大小(ndarray.shape)不同，則它們進行算術運算時會出現(xiàn)廣播機制。除此之外，數組還支持使用算術運算符與標量進行運算。接下來，筆者先來介紹一下矢量化運算。

　　在NumPy中，大小相等的數組之間的任何算術運算都會應用到元素級，即只用于位置相同的元素之間，所得的運算結果組成一個新的數組。接下來，通過一張示意圖來描述什么是矢量化運算，具體如圖2-1所示。

　　圖2-1 形狀相同的數組運算

　　由圖2-1可知，數組arr1與arr2對齊以后，會讓相同位置的元素相加得到一個新的數組result。其中，result數組中的每個元素為操作數相加的結果，并且結果的位置跟操作數的位置是相同的。

　　大小相等的數組之間的算術運算，示例代碼如下。

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