基于NumPy的大型数组高效运算
NumPy库为Python提供了强大的数组对象，相较于标准Python列表，在数学运算方面效率更高。
NumPy数组与标准列表的运算区别：
- 标量运算： NumPy数组支持对每个元素进行标量运算，例如
ax * 2或ax + 10。 - 元素级运算： 当两个操作数都是NumPy数组时，将执行对应元素的计算，生成新的数组。
示例：
import numpy as np
# NumPy数组
ax = np.array([1, 2, 3, 4])
ay = np.array([5, 6, 7, 8])
# 标量运算
print(ax * 2) # 输出: [2 4 6 8]
print(ax + 10) # 输出: [11 12 13 14]
# 元素级运算
print(ax + ay) # 输出: [ 6 8 10 12]
print(ax * ay) # 输出: [ 5 12 21 32]
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