本节我们将向大家介绍 Numpy 数组计算的一些进阶技巧。

　　数组相加

　　在之前的课程中我们曾经谈到过 Numpy 数组的加法，对于具有相同维度与长度的两个数组，其相加结果为对应位置上元素之和构造的矩阵：

　　上面的例子中，得到的结果相当于数组 a 与一个实数相加：

　　接下来，我们构建一个多维数组，来看一下不同维度数组相加的情况：

　　可以发现，在这种情况下，我们得到的结果相当于在数组 M 的每一行都加上了数组 a。

　　更神奇的是，Numpy 数组在相加时还会自适应地进行扩展，例如我们将一个3x1数组与一个1x3数组相加：

　　如上所示，我们得到了一个3x3的数组。

　　上述神奇的数组加法要求两个相加的数组满足一定的条件，即下面两种情况之一：

一个多维数组与一个一维数组相加，一维数组对应的行／列数与多维数组的行／列数一致

一个行向量数组与一个列向量数组相加

　　在第一种情况下，若一维数组对应的行／列数与多维数组的行／列数不一致，则无法相加：

　　对数组 a 进行转置，转置后 a 的行数与数组 M 一致：

　　Numpy 数组的相加还支持更为复杂的模式，例如函数 logaddexp 可以帮助我们得到 log(exp(x1) + exp(x2)) 的结果：

未完待续：课程内容较多，请复制链接通过电脑学习，获得最佳学习效果。 https://datacademy.io/lesson/79