numpy庫提供非常便捷的數組運算，方便數據的處理。
1、數組與標量之間可直接進行運算
In [45]: a
Out[45]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [46]: a/5
Out[46]:
array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6],
[ 0.8, 1. , 1.2, 1.4],
[ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])
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2、NumPy一元函數對ndarray中的數據執行元素級運算的函數
np.abs(x)、np.fabs(x) ： 計算數組各元素的絕對值
np.sqrt(x) ： 計算數組各元素的平方根
np.square(x) ： 計算數組各元素的平方
np.log(x) 、np.log10(x)、np.log2(x) ： 計算數組各元素的自然對數、10底對數和2底對數
np.ceil(x) 、np.floor(x) ： 計算數組各元素的ceiling值或floor值
In [48]: a[1,1] = -1
In [49]: a
Out[49]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, -1, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [50]: np.abs(a)
Out[50]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 1, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
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np.rint(x) ： 計算數組各元素的四舍五入值
np.modf(x) ： 將數組各元素的小數和整數部分以兩個獨立數組形式返回
np.cos(x)、 np.cosh(x)、np.sin(x)、 np.sinh(x)、np.tan(x) 、np.tanh(x) ： 計算數組各元素的普通型和雙曲型三角函數
np.exp(x) ： 計算數組各元素的指數值
np.sign(x) ： 計算數組各元素的符號值，1(+), 0, ‐1(‐)
3、NumPy二元函數對ndarray中的數據執行元素級運算的函數
+、 ‐、 * 、/ 、** 兩個數組各元素進行對應運算
np.maximum(x,y) 、np.fmax()、 np.minimum(x,y) 、np.fmin() ：元素級的最大值/最小值計算
np.mod(x,y) ：元素級的模運算
np.copysign(x,y) ： 將數組y中各元素值的符號賦值給數組x對應元素
> < >= <= == != 算術比較，產生布爾型數組
In [59]: b = np.full_like(a,2)
In [60]: b
Out[60]:
array([[2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2]])
In [61]: a*b
Out[61]:
array([[ 0, 2, 4, 6],
[ 8, -2, 12, 14],
[16, 18, 20, 22]])
In [62]: np.maximum(a,b)
Out[62]:
array([[ 2, 2, 2, 3],
[ 4, 2, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
In [63]: a>b
Out[63]:
array([[False, False, False, True],
[ True, False, True, True],
[ True, True, True, True]], dtype=bool)
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