php 数组的相加的异同

php中array的相加有不同的处理,可以使用函数也可以使用常用的加号,不过这两者直接还是有些区别的,具体如:

1) 对于加号(+)来说,如果不同的数组有相同的key值,则只返回前面数组的的value,其他相同的key值得则被丢弃;而不同的key值,则都会被保存,并返回;

2) 对于如array_merge 这样的处理函数,对于不同的key是都会一起被保存,而相同的key值会稍有不同,如果key值为数值,则所有的数据都会被保存,而如果key值为字符串,则后面的值会覆盖之前的key对应的值。

$m = array("name" => "zhang", "idc" => "zwt");
$n = array("name" => "wang", "age" => 10);
  
var_dump($m + $n);          
var_dump(array_merge($m, $n));
则对应返回的是:

array(3) {
  ["name"]=>
  string(5) "zhang"
  ["idc"]=>
  string(3) "zwt"
  ["age"]=>
  int(10)
}
array(3) {
  ["name"]=>
  string(4) "wang"
  ["idc"]=>
  string(3) "zwt"
  ["age"]=>
  int(10)
}

而对于如下数据:

$m = array("0" => "zhang", "1" => "zwt");
$n = array("0" => "wang", "2" => 10);
  
var_dump($m + $n);
var_dump(array_merge($m, $n)); 
返回的结果为:

array(3) {
  [0]=>
  string(5) "zhang"
  [1]=>
  string(3) "zwt"
  [2]=>
  int(10)
}
array(4) {
  [0]=>
  string(5) "zhang"
  [1]=>
  string(3) "zwt"
  [2]=>
  string(4) "wang"
  [3]=>
  int(10)
}





<think>我们正在讨论如何使用NumPy将两个数组相加。NumPy是Python中用于科学计算的核心库,它提供了高性能的多维数组对象以及处理这些数组的工具。 数组相加是NumPy中最基本的操作之一,它支持逐元素相加。假设我们有两个NumPy数组a和b,它们具有相同的形状(即相同的维度和每个维度的大小相同),那么我们可以直接使用`+`运算符或者`numpy.add()`函数来实现相加。 具体步骤如下: 1. 导入NumPy库 2. 创建两个NumPy数组(确保它们形状相同) 3. 使用`+`运算符或`np.add()`函数进行相加 下面是一个简单的示例代码:</think>在Python中使用NumPy将两个数组相加非常简单,NumPy支持**逐元素运算**(element-wise operations),只需使用`+`运算符或`np.add()`函数即可。以下是具体步骤和示例: --- ### 步骤说明 1. **导入NumPy库** ```python import numpy as np ``` 2. **创建两个数组** 确保数组形状兼容(相同形状或满足广播规则): ```python a = np.array([1, 2, 3]) # 形状 (3,) b = np.array([4, 5, 6]) # 形状 (3,) ``` 3. **执行加法** - **方法1:直接使用 `+` 运算符** ```python result = a + b ``` - **方法2:使用 `np.add()` 函数** ```python result = np.add(a, b) ``` --- ### 完整示例代码 ```python import numpy as np # 创建数组 arr1 = np.array([1, 3, 5]) arr2 = np.array([2, 4, 6]) # 数组相加 sum_array = arr1 + arr2 # 或 np.add(arr1, arr2) print("结果数组:", sum_array) # 输出: [3 7 11] ``` --- ### 关键注意事项 1. **形状兼容性** - 如果数组形状不同,但满足[广播规则](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.broadcasting.html),仍可相加: ```python a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 形状 (2, 2) b = np.array([10, 20]) # 形状 (2,) print(a + b) # 输出: [[11 22] [13 24]] ``` - 若形状不兼容(如 `(3,)` 和 `(4,)`),会触发 `ValueError`。 2. **数据类型处理** NumPy自动处理数据类型转换: ```python int_arr = np.array([1, 2]) float_arr = np.array([1.5, 2.5]) print(int_arr + float_arr) # 输出: [2.5 4.5] (自动转为float) ``` 3. **性能优势** NumPy的向量化操作比Python循环快数百倍,尤其适合大型数组[^1]。 --- ### 其他加法场景 | 场景 | 示例代码 | 说明 | |-----------------------|-----------------------------------|--------------------------| | **标量与数组相加** | `arr + 5` | 每个元素加5 | | **多维数组相加** | `np.add(matrix1, matrix2)` | 相同形状矩阵逐元素相加 | | **原地加法** | `np.add(arr1, arr2, out=arr1)` | 结果直接存入`arr1` | ```python # 多维数组示例 matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_b = np.array([[9, 8], [7, 6]]) print(matrix_a + matrix_b) # 输出: [[10 10] [10 10]] ```
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