numpy学习笔记（4），通用函数

7. 通用函数

通用函数(ufunc)使得NumPy数组操作用于数组中的每一个元素。通用函数是C语言实现的，这样会取得更快的执行效率。

7.1 数学运算函数

7.1.1 算术运算函数

通用函数	说明
add(x1, x2 $, y$ )	y = x1 + x2
substrace(x1, x2 $, y$ )	y = x1 - x2
mulitply(x1, x2 $, y$ )	y = x1 * x2
divide(x1, x2 $, y$ )	y = x1 / x2
floor_divide(x1, x2 $, y$ )	y = x1 // x2
power(x1, x2 $, y$ )	y = x1 ** x2

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import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
# 保存结果的数组需要预先定义，形状要与计算结果数组相同
c = np.zeros((2), dtype=np.int32)
np.add(a, b, c)
c

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array([4, 6])

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# 直接将计算结果赋值给变量也可以，更方便
d = np.add(a, b)
d

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array([4, 6])

7.1.2 关系运算函数

通用函数	说明
equal(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 == x2)
not_equal(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 != x2)
less(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 < x2)
less_equal(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 <= x2)
greater(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 > x2)
greater_equal(x1, x2 $,y$ )	y = (x1 >= x2)

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a = np.array([1, 20])
b = np.array([3, 4])
c = np.equal(a, b)
c

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array([False, False])

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d = np.not_equal(a, b)
d

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array([ True,  True])

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f = np.less(a, b)
f

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array([ True, False])

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e = np.zeros((2))
# 如果用第三个参数作为返回值，返回类容用0，1表示false，true
np.less(a, b, e)

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array([1., 0.])

7.2 自定义通用函数

自定义通用函数(ufunc)数组操作将用于数组中的每一个元素，语法格式如下：

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ufunc = numpy.frompyfunc(func, nin, nout)

func：任何python函数，可以是内置的，也可以是自定义函数
nin：传入数组参数个数
nout：返回数组个数

该函数返回一个自定义的通用函数，类型是numpy.ufunc。

例子1：定义一个通用函数abs_ufunc，abs是pyhton内置函数

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abs_ufunc = np.frompyfunc(abs, 1, 1)

通过abs_ufunc可以对数组的每一个元素操作

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abs_ufunc = np.frompyfunc(abs, 1, 1)
a = np.array([[-1, -2], [-3, -4]])
# 对数组里的每一个元素执行abs函数
b = abs_ufunc(a)
b

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array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=object)

例子2：输入2个参数，输出2个数组：

定义plus_sub函数，实现两个数相加，相减运算，返回元组

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 def plus_sub(x, y):
     return x + y, x - y

定义通用函数plus_sub_ufunc，两个入参，2个返回值

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plus_sub_ufunc = np.frompyfunc(plus_sub, 2, 2)

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def plus_sub(x, y):
    return x + y, x - y

plus_sub_ufunc = np.frompyfunc(plus_sub, 2, 2)

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[3, 4], [5, 6]])
plus, sub = plus_sub_ufunc(a, b)
print("加法结果：", plus, "\n减法结果：", sub)

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加法结果： [[4 6]
 [8 10]] 
减法结果： [[-2 -2]
 [-2 -2]]