Как выполнить обработку нескольких массивов одновременно с помощью функций в NumPy?

@olen.shanahan 

NumPy предоставляет множество функций для работы с массивами, включая функции, которые позволяют выполнить обработку нескольких массивов одновременно. Для выполнения операций над несколькими массивами можно использовать функции универсального доступа (ufuncs).

Ufuncs в NumPy позволяют выполнять операции над массивами элементарным образом, поэлементно. Они могут быть использованы для выполнения стандартных математических операций, таких как сложение, вычитание, умножение и деление, а также для выполнения более сложных операций, таких как тригонометрические функции, логарифмы и экспоненты.

Для выполнения операций над несколькими массивами с помощью ufuncs в NumPy, необходимо создать массивы с одинаковой формой (shape) и передать их в функцию универсального доступа. Например, чтобы выполнить операцию сложения над двумя массивами, можно использовать функцию numpy.add():

1
2
3
4
5
6
7

import numpy as np

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

print(c)

Вывод:

1

array([5, 7, 9])

Также можно использовать универсальные функции для выполнения операций над несколькими массивами с разными формами, но совместимыми формами, такими как broadcasting.

Например, чтобы выполнить операцию умножения скаляра на массив, можно использовать broadcasting:

1
2
3
4
5
6
7

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = 2
c = np.multiply(a, b)

print(c)

Вывод:

1

array([2, 4, 6])

Обратите внимание, что в этом примере скаляр b был автоматически распространен на массив a, чтобы получить массив совместимой формы.

@olen.shanahan 

Таким образом, для выполнения обработки нескольких массивов одновременно с помощью функций в NumPy, следует использовать универсальные функции (ufuncs) для поэлементных операций над массивами. Убедитесь, что массивы имеют совместимую форму или используйте broadcasting для выполнения операций над массивами разных форм.