2. 四则运算

1. numpy提供的四则运算如下，这些四则运算同时提供了函数形式以及表达式形式：

   • 加法：表达式形式y=x1+x2，使用ufunc函数的形式：numpy.add(x1,x2[,out=y])

   • 减法：表达式形式y=x1-x2，使用ufunc函数的形式：numpy.subtract(x1,x2[,out=y])

   • 乘法：表达式形式y=x1*x2，使用ufunc函数的形式：numpy.multiply(x1,x2[,out=y])

   • 真除法：表达式形式y=x1/x2，使用ufunc函数的形式：numpy.true_divide(x1,x2[,out=y])

     • python3 中，numpy.divide(x1,x2[,out=y])也是真除法

   • 取整除法：表达式形式y=x1//x2，使用ufunc函数的形式：numpy.floor_divide(x1,x2[,out=y])

   • 取反：表达式形式y=-x，使用ufunc函数的形式：numpy.negative(x[,out=y])

   • 乘方：表达式形式y=x1**x2，使用ufunc函数的形式：numpy.power(x1,x2[,out=y])

   • 取余数：表达式形式y=x1%x2，使用ufunc函数的形式：numpy.remainder(x1,x2[,out=y])

   

2. 对于 np.add(a,b,a) 这种可以使用a+=b来表示。这些四则运算都可以采用这种方式。

3. 当表达式很复杂时，如果同时数组很大，则会因为产生大量的中间结果而降低程序的运算速度。如： x=a*b+c等价于：

     t=a*b
     x=t+c
     del t

   我们可以使用：

     x=a*b
     x+=c

   从而减少了一次内存分配。