Python中的 numpy.add()

简介

numpy.add()是numpy库中的函数，用于将两个数组中对应的元素进行相加运算。它可以对两个数组、数组和标量、标量和数组进行加法操作。返回值是一个新的数组，其大小和形状与其中任何一个输入数组相同。

语法

numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

参数：

• x1：数组、标量或数组样板，表示加法运算中的左操作数。
• x2：数组、标量或数组样板，表示加法运算中的右操作数。
• out：可选，数组样板，用于输出结果的可选位置。
• where：可选，布尔数组、條件或布林捷径。表示如果为True（默认值），则表示应将元素添加到输出数组中的位置。否则，它表示相应的输出元素应该保留不变。
• casting：字符串，表示在将输入转换为输出之前允许的转换类型。要么“no”，“equiv”，“safe”，“same_kind”，“unsafe” 。默认情况下，假设输入和输出具有相同的类型。如果有必要，可以使用此选项来强制将数据转换为所需的类型。
• order：字符串，表示在在输出数组中的处理方式（C风格或F风格），默认为 K（kernal-style）。
• subok：布尔，表示当设置为 True 时，子类将被保留

示例

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 数组加法运算
c = np.add(a, b)

print(c)  # [5 7 9]


x = np.array([1, 2, 3])
y = 5

# 数组和标量加法运算
z = np.add(x, y)

print(z)  # [6 7 8]


m = 10
n = np.array([1, 2, 3])

# 标量和数组加法运算
p = np.add(m, n)

print(p)  # [11 12 13]

在上面的代码示例中，我们展示了numpy.add()函数的三个示例。第一个示例中，我们将两个数组进行加法运算，并将结果存储在一个名为" c "的新数组中。第二个示例中，我们将一个数组和一个标量进行加法运算，并将结果存储在一个名为" z "的新数组中。第三个示例中，我们将标量和一个数组进行加法运算，并将结果存储在一个名为" p "的新数组中。

应用

numpy.add()函数通常用于执行元素级加法运算，其中目标是在数组中的相应位置执行算术操作（例如，将两个数组相加，将标量添加到数组中等等）。

其它常用的函数有 numpy.subtract(), numpy.multiply(), numpy.divide()等，分别用于元素级的减法、乘法、除法运算。

结论

numpy.add()函数是Numpy库中的标准函数之一，用于执行元素级加法运算。它非常有用，因为它支持所有形状的数组、标量和数组各种组合的加法运算，并且不需要使用循环或列表解析等方法进行矢量化计算。这使得numpy.add()函数在处理大型数据集时非常有用。