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练习27:两个NumPy数组相加
这个简单的练习将演示两个NumPy数组相加,从而展示常规Python列表/数组与Numpy数组的关键不同点。
1.采用前面练习中的list_1和array_1。如果你改变了Jupyter notebook,则需要对它们重新申明一次。
2.使用+符号将两个list_l对象相加,并将结果保存在list_2中:

输出如下:

3.使用相同的+符号将两个array_1对象相加,并将结果保存在array_2中:

输出如下:

你注意到区别了吗?第一个输出显示了一个包含6个元素[1,2,3,1,2,3]的列表。但是第二个输出显示另一个包含元素[2,4,6]的NumPy数组(或向量),它们刚好是两个array_1中元素独立相加之和。
NumPy数组就像数学对象——向量。它们用于元素间操作,也就是说,当我们对两个NumPy数组相加时,我们将第一个数组的第一个元素与第二个数组的第一个元素相加,这个操作中元素与元素相对应。这与Python列表相反,其中元素被简单地附加,没有元素间的关系。这是NumPy数组的真实幂:它们可以被当作数学向量。
向量是数字的集合,可以用于表示如三维空间中点的坐标或者图片中数字的颜色(RGB)。当然,相关顺序对于这样的集合很重要。正如我们前面所讨论的,NumPy数组能够保持这样的顺序关系。这就是为什么它们非常适合用于数字计算。