NumPy 中的向量加法

1. 在 NumPy 中使用 numpy.add() 函式執行向量加法
2. 在 NumPy 中使用 numpy.ndarray.__add__() 函式執行向量加法
3. 在 NumPy 中使用+ 操作符來執行向量加法
4. 兩個陣列大小不相等時該怎麼辦

列表的一維陣列可以視為向量。在 Python 中，我們使用 numpy 模組對陣列執行不同的操作。

在本教程中，我們將討論如何在 Python 中執行向量加法。

當我們說向量加法時，意味著要新增兩個陣列。在下面討論的所有方法中，陣列的長度必須相同。否則，將引發 ValueError。

在 NumPy 中使用 numpy.add() 函式執行向量加法

numpy 模組中的 add() 函式可用於新增兩個陣列。它對具有相同大小的陣列執行加法運算，並且將每個對應位置的元素求和。

例如，

import numpy as np
 
arr1 = np.array([3, 2, 1])
arr2 = np.array([1, 2, 3])
   
s = np.add(arr1, arr2)  
print(s)  

輸出：

[4 4 4]

在 NumPy 中使用 numpy.ndarray.__add__() 函式執行向量加法

numpy.ndarray.__add__() 函式用於向陣列的每個元素新增一些值。我們可以通過將第二個陣列傳遞給此函式來使用它執行向量加法。

例如，

import numpy as np
 
arr1 = np.array([3, 2, 1])
arr2 = np.array([1, 2, 3])
   
s = arr1.__add__(arr2)  
print(s)  

輸出：

[4 4 4]

在 NumPy 中使用+ 操作符來執行向量加法

我們可以通過簡單地使用算術運算子+ 來計算兩個陣列的總和，從而避免使用任何函式。

例如，

import numpy as np
 
arr1 = np.array([3, 2, 1])
arr2 = np.array([1, 2, 3])
   
s = arr1 + arr2  
print(s)  

輸出：

[4 4 4]

兩個陣列大小不相等時該怎麼辦

前面已經討論過，如果陣列的大小不同，則上述所有方法都將返回 ValueError。在這種情況下，我們可以手動用 0 填充較小的陣列，或者使用 numpy.pad() 函式正常執行加法，或者建立我們自己的函式執行加法。

請參見下面的程式碼。

import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1])
b = np.array([1, 2])

def unequal_add(a,b):
    if len(a) < len(b):
        c = b.copy()
        c[:len(a)] += a
    else:
        c = a.copy()
        c[:len(b)] += b
    return(c)


print(unequal_add(a,b))

輸出：

[4 4 1]

我們要做的是複製較長的陣列，然後將較小陣列的元素新增到較長的陣列中。此方法將消耗大量記憶體。