摘要： 
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为`numpy.ufunc`。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。 阅读全文
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为`numpy.ufunc`。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。 阅读全文