NumPy-ufuncs

Was sind Ufuncs?

Ufuncs sind Universal Functions, NumPy-Funktionen, die Operationen an ndarray-Objekten durchführen.

Warum sollte man Ufunc verwenden?

Ufunc wird zur Vektorisierung in NumPy verwendet, was schneller ist als das Iterieren über Elemente.

Sie bieten auch Broadcasting und andere Methoden wie Reduzieren, Akkumulieren usw., die für die Berechnung sehr nützlich sind.

ufuncs akzeptieren auch andere Parameter, wie z.B.:

where Boolsche Array oder Bedingung, um zu definieren, wo die Operationen durchgeführt werden sollen.

dtype Definieren Sie den Rückgabetyp des Elements.

out Das Ausgabearray, in das die Rückgabewerte kopiert werden sollen.

Was ist die Vectorisierung?

Die Umwandlung von Iterationsanweisungen in Operationen basierend auf Vektoren wird als Vectorisierung bezeichnet.

Da moderne CPU für solche Operationen optimiert sind, ist die Geschwindigkeit schneller.

Addieren Sie die Elemente beider Listen:

Liste 1: [1, 2, 3, 4]

Liste 2: [4, 5, 6, 7]

Eine Methode ist es, beide Listen zu durchlaufen und die Elemente zu addieren.

Beispiel

Ohne ufunc können wir die eingebauten zip() Methode:

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = []
for i, j in zip(x, y):
  z.append(i + j)
print(z)

Führen Sie ein Beispiel aus

Dafür hat NumPy eine ufunc namens add(x, y)es wird das gleiche Ergebnis ausgegeben.

Beispiel

Durch ufunc können wir add() Funktion:

import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = np.add(x, y)
print(z)

Führen Sie ein Beispiel aus