# 来源:NumPy Essentials ch3
向量化
import numpy as np
# NumPy 数组的运算是向量化的
# 数组和标量运算是每个元素和标量运算
x = np.array...([-1, 4, 9, 0])
# 需要计算内积的时候
# 使用np.dot
np.dot(x, y)
# 12
# 所有逻辑运算符也是向量化的
x == y
# array([False...,所以会新增一个维度
# 结果会创建一维数组的数组
np.vstack([x, y])
'''
array([[ 0, 2, 4, 6, 8],
[ 0, -1, -2, -3...[ 2, -1],
[ 4, -2],
[ 6, -3],
[ 8, -4]]])
'''
布尔索引
# 布尔数组可通过数组的逻辑运算来获取
x...# 布尔数组的形状需要与原数组一致
# True 元素表示取该值,False 表示不取
# 结果是一维数组
x [mask] = 0
x
# array([1, 3, 0, 5, 7, 0])
#