universal function 可以对数组里的每一个元素进行操作，底层是C语言实现的，在对数组运算时表现卓越
1.1 初步上手
x = np.linspace(0,2*np.pi,10)y = np.sin(x); yOut[3]: array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807753e-01, 8.66025404e-01, 3.42020143e-01, -3.42020143e-01, -8.66025404e-01, -9.84807753e-01, -6.42787610e-01, -2.44929360e-16])t = np.sin(x,x) # 函数的第二个参数用来存放输出的tOut[5]: array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807753e-01, 8.66025404e-01, 3.42020143e-01, -3.42020143e-01, -8.66025404e-01, -9.84807753e-01, -6.42787610e-01, -2.44929360e-16])xOut[6]: array([ 0.00000000e+00, 6.42787610e-01, 9.84807753e-01, 8.66025404e-01, 3.42020143e-01, -3.42020143e-01, -8.66025404e-01, -9.84807753e-01, -6.42787610e-01, -2.44929360e-16])id(t) == id(x) # 用id函数对比一下Out[7]: True
1.2 小插曲 xrange
xrange()得到的是一个迭代器，可以通过enumerate(x)进行迭代，而range()获得的是一个列表
1.3 运行速度
math提供的函数对单个的运算速度很快，但对数组整体的运算效率一般，ufunc设计时是针对数组批量运算设计的，对数组整体运算速度很快，但单个运算一般
所以不推荐import *，这样可以math.sin也可以np.sin
| y = x1 + x2: | add(x1, x2 [, y]) |
| y = x1 - x2: | subtract(x1, x2 [, y]) |
| y = x1 * x2: | multiply (x1, x2 [, y]) |
| y = x1 / x2: | divide (x1, x2 [, y]), 如果两个数组的元素为整数，那么用整数除法 |
| y = x1 / x2: | true divide (x1, x2 [, y]), 总是返回精确的商 |
| y = x1 // x2: | floor divide (x1, x2 [, y]), 总是对返回值取整 |
| y = -x: | negative(x [,y]) |
| y = x1**x2: | power(x1, x2 [, y]) |
| y = x1 % x2: | remainder(x1, x2 [, y]), mod(x1, x2, [, y]) |
1.4 广播
教程上称之为广播，感觉有些别扭，称之为自动对齐好了
a = np.arange(0,60,10).reshape(-1,1);aOut[25]: array([[ 0], [10], [20], [30], [40], [50]])b = np.arange(0,5)b.shapeOut[27]: (5,)c = a+b;cOut[28]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [10, 11, 12, 13, 14], [20, 21, 22, 23, 24], [30, 31, 32, 33, 34], [40, 41, 42, 43, 44], [50, 51, 52, 53, 54]])
1.5 小插曲repeat
b = b.repeat(6, axis = 0) 0表示纵向，1表示横向
1.6 numpy.ogrid
这个应该在画三维图时会用到，先不急