.. _dos-meteoinfolab-milab_cn-numeric-array_operation:


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数组的基本操作
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数组可以用常见的运算符进行运算，这些运算都是应用到元素级别的，即对数组每个元素进行对应的计算。

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    >>> a = array([20,30,40,50])
    >>> b = arange(4)
    >>> b
    array([0, 1, 2, 3])
    >>> c = a - b
    >>> c
    array([20, 29, 38, 47])
    >>> b ** 2
    array([0, 1, 4, 9])
    >>> 10 * sin(a)
    array([9.129453, -9.880316, 7.4511313, -2.6237485])
    >>> a < 35
    array([True, True, False, False])

许多一元操作，例如计算数组中所有元素的总和、最大值、最小值等，都是通过NDArray类的方法实现的。

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    >>> a = random.rand((2,3))
    >>> a
    array([[0.07276357501084052, 0.9651795396371409, 0.6320670002828066]
          [0.2397294321569584, 0.7055379677147693, 0.8425088862948195]])
    >>> a.sum()
    3.457786401097335
    >>> a.min()
    0.07276357501084052
    >>> a.max()
    0.9651795396371409

对于多维数组，通过指定axis参数可以沿数组指定轴进行相关操作。

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    >>> b = arange(12).reshape(3,4)
    >>> b
    array([[0, 1, 2, 3]
          [4, 5, 6, 7]
          [8, 9, 10, 11]])
    >>> b.sum(axis=0)
    array([12, 15, 18, 21])
    >>> b.min(axis=1)
    array([0, 4, 8])
    >>> b.cumsum(axis=1)
    array([[0, 1, 3, 6]
          [4, 9, 15, 22]
          [8, 17, 27, 38]])

数组可以用常用的数学函数如sin、cos、sqrt、exp等进行按元素的运算，并生成一个新的数组。

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    >>> a = arange(3)
    >>> a
    array([0, 1, 2])
    >>> exp(a)
    array([1.0, 2.718281828459045, 7.38905609893065])
    >>> sqrt(a)
    array([0.0, 1.0, 1.4142135623730951])
    >>> sin(a)
    array([0.0, 0.84147096, 0.9092974])

和MATLAB不同，两个2维数组（也就是矩阵）相乘并非是矩阵相乘，而实两个数组对应元素相乘。实现矩阵相乘的功能需要用dot函数。

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    >>> A = array([[1,1],[0,1]])
    >>> B = array([[2,0],[3,4]])
    >>> A * B
    array([[2, 0]
          [0, 4]])
    >>> A.dot(B)
    array([[5, 4]
          [3, 4]])
    >>> dot(A, B)
    array([[5, 4]
          [3, 4]])