>>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10) # 对数组x中的每个元素进行正弦计算，返回一个同样大小的新数组 >>> y = np.sin(x) >>> y array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807753e-01, 8.66025404e-01, 3.42020143e-01, -3.42020143e-01, -8.66025404e-01, -9.84807753e-01, -6.42787610e-01, -2.44921271e-16])
先用linspace产生一个从0到2*PI的等距离的10个数,
后将其传递给sin函数，由于np.sin是一个ufunc函数，因此它对x中的每个元素求正弦值，然后将结果返回，并且赋值给y。
计算之后x中的值并没有改变，而是新创建了一个数组保存结果。如果我们希望将sin函数所计算的结果直接覆盖到数组x上去的话，可以将要被覆盖的数组作为第二个参数传递给ufunc函数。例如：
>>> t = np.sin(x,x) >>> x array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807753e-01, 8.66025404e-01, 3.42020143e-01, -3.42020143e-01, -8.66025404e-01, -9.84807753e-01, -6.42787610e-01, -2.44921271e-16]) >>> id(t) == id(x) True
sin函数的第二个参数也是x，那么它所做的事情就是对x中的每给值求正弦值，并且把结果保存到x中的对应的位置中。此时函数的返回值仍然是整个计算的结果，只不过它就是x，因此两个变量的id是相同的(变量t和变量x指向同一块内存区域)。
我用下面这个小程序，比较了一下numpy.math和Python标准库的math.sin的计算速度：:
import time import math import numpy as np x = [i * 0.001 for i in xrange(1000000)] start = time.clock() for i, t in enumerate(x): x[i] = math.sin(t) print "math.sin:", time.clock() - start x = [i * 0.001 for i in xrange(1000000)] x = np.array(x) start = time.clock() np.sin(x,x) print "numpy.sin:", time.clock() - start # 输出 # math.sin: 1.15426932753 # numpy.sin: 0.0882399858083
NumPy中有众多的ufunc函数为我们提供各式各样的计算。除了sin这种单输入函数之外，还有许多多个输入的函数，add函数就是一个最常用的例子。先来看一个例子:
>>> a = np.arange(0,4) >>> a array([0, 1, 2, 3]) >>> b = np.arange(1,5) >>> b array([1, 2, 3, 4]) >>> np.add(a,b) array([1, 3, 5, 7]) >>> np.add(a,b,a) array([1, 3, 5, 7]) >>> a array([1, 3, 5, 7])
由于Python的操作符重载功能，计算两个数组相加可以简单地写为a+b，而np.add(a,b,a)则可以用a+=b来表示。
下面是数组的运算符和其对应的ufunc函数的一个列表，注意除号"/"的意义根据是否激活__future__.division有所不同。
数组对象支持这些操作符，极大地简化了算式的编写，不过要注意如果你的算式很复杂，并且要运算的数组很大的话，会因为产生大量的中间结果而降低程序的运算效率。例如：假设a b c三个数组采用算式x=a*b+c计算，那么它相当于:
t = a * b x = t + c del t
也就是说需要产生一个数组t保存乘法的计算结果，然后再产生最后的结果数组x。我们可以通过手工将一个算式分解为:
x = a*b
x += c
以减少一次内存分配。