Numpy的简单运算

前言：Numpy专为科学计算而生，下面将介绍数组的运算。数组支持所有常规的运算，Numpy库中包含完整的基本数学函数，这些函数在数组的运算上也发挥了很大的作用。一般来说，数组的所有操作都是以元素对应的方式实现的，即同时应用于数组的所有元素，且一一对应，如下所示

import numpy as np

arr1 = np.arange(5)
arr2 = np.arange(10,15)
print(arr1,'+',arr2,'=',arr1+arr2)

输出结果为：
[0 1 2 3 4] + [10 11 12 13 14] = [10 12 14 16 18]
其实就是arr1数组中的0,1,2,3,4元素加上arr2中对应的元素

即使是乘法运算也是默认元素对应的方式，这与线性代数的矩阵方法不同，如下所示

arr1 = np.arange(5)
arr2 = np.arange(10,15)
print(arr1,'+',arr2,'=',arr1*arr2)

输出结果为：
[0 1 2 3 4] + [10 11 12 13 14] = [ 0 11 24 39 56]

Numpy提供了完整的数学函数，并且可以在整个数组上运行，其中包括对数、指数、三角函数、和双曲三角函数等。
例如在0到2π之间的正弦函数上采集20个点，实现方式就如下面的代码所展示的一样简单

x = np.linspace(0,2*np.pi,20)
y = np.sin(x) #正弦
y1 = np.cos(x) #余弦
print(y,y1)

输出结果为：
[ 0.00000000e+00 3.24699469e-01 6.14212713e-01 8.37166478e-01
9.69400266e-01 9.96584493e-01 9.15773327e-01 7.35723911e-01
4.75947393e-01 1.64594590e-01 -1.64594590e-01 -4.75947393e-01
-7.35723911e-01 -9.15773327e-01 -9.96584493e-01 -9.69400266e-01
-8.37166478e-01 -6.14212713e-01 -3.24699469e-01 -2.44929360e-16]
[ 1. 0.94581724 0.78914051 0.54694816 0.24548549 -0.08257935
-0.40169542 -0.67728157 -0.87947375 -0.9863613 -0.9863613 -0.87947375
-0.67728157 -0.40169542 -0.08257935 0.24548549 0.54694816 0.78914051
0.94581724 1. ]

正在尝试写博客，把会的分享给你们，如有写的不好的地方，希望指点一下，谢谢！