numpy add

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简介

在numpy中,numpy.add()函数用于将两个数组进行逐元素相加。它将数组的对应元素相加并返回一个新的数组。这是一个非常常用的函数,在进行向量化运算时特别有用。

语法

numpy.add(x1, x2, out=None, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

参数:

  • x1, x2:要相加的数组
  • out:表示结果存储的位置
  • where:定义操作的元素
  • casting:控制返回结果的类型
  • order:指定要在结果中使用的内存存储顺序
  • dtype:指定返回数组的数据类型
  • subok:如果为True,则子类将传递

返回值:返回一个新的数组,其元素是输入数组的对应元素相加而得到的结果。

示例

下面我们将给出一些示例来说明numpy.add()函数的用法。

示例1:两个一维数组相加

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])

# 两个数组相加
result = np.add(arr1, arr2)

print(result)

运行结果:

[ 6  8 10 12]

示例2:一个二维数组与一个标量相加

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 与标量相加
result = np.add(arr1, 2)

print(result)

运行结果:

[[3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

示例3:两个二维数组相加

import numpy as np

# 创建两个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 两个数组相加
result = np.add(arr1, arr2)

print(result)

运行结果:

[[ 6  8]
 [10 12]]

示例4:指定out参数

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([5, 6, 7, 8])

# 指定out参数
out = np.zeros(4)
np.add(arr1, arr2, out=out)

print(out)

运行结果:

[ 6.  8. 10. 12.]

总结

numpy.add()函数是一个非常方便的工具,可以轻松实现数组的逐元素相加操作,提高代码的可读性和效率。通过灵活运用该函数,我们可以更加高效地处理大量数据,让数据处理变得更加简单和快捷。

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