Python数据分析 | (12)通用函数：快速的元素级数组函数

本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。

Python数据分析系列笔记基于:利用Python进行数据分析(第2版)  

目录

1.通用函数ufunc

2.通用函数ufunc高级应用

3.用Numba编写快速NumPy函数

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1.通用函数ufunc

通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数(接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器。

许多通用函数ufunc都是简单的元素级变体，如sqrt和exp：

arr = np.arange(10)
print(arr)
#矢量化运算 相当于对数组中的每个元素都做运算
print(np.sqrt(arr))   
print(np.exp(arr))

以上都是一元ufunc，另外还有一些2元ufunc，如add或maximum等可以接受两个数组，并返回一个结果数组：

x = np.random.randn(8)
y = np.random.randn(8)
print(x)
print(y)
print(np.maximum(x,y))#计算x和y两个数组中元素级别最大的元素

 

虽然不常见，但有些ufunc可以返回多个数组。modf就是一个例子，它是Python内置函数divmod的矢量化版本，它会返回浮点数数组的小数和整数部分：

arr = np.random.randn(7)*5
print(arr)
remainer,whole_part = np.modf(arr)
print(remainer)  #数组中每个元素的小数部分
print(whole_part) #数组中每个元素的整数部分

ufuncs可以接受一个out可选参数，这样就能在数组原地进行操作：

print(arr)
print(np.sqrt(arr))  #返回数组中每个元素的平方根
print(arr)  #arr本身并没有变
print("---------------")
print(np.sqrt(arr,out=arr))  #在arr数组原地进行  把计算结果赋给arr原数组
print(arr)

下表是一元ufunc：