python实现数组相加

使用 NumPy 实现两个数组相加
NumPy 是 Python 中用于科学计算的强大库，提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的各种函数。要实现两个数组相加的操作非常简单。
方法一：使用 numpy 库中的 + 运算符
这是最直观的方式，在 NumPy 数组之间可以直接使用加法运算符：
import numpy as np

array_a = np.array([1, 2, 3])
array_b = np.array([4, 5, 6])

result = array_a + array_b
print(result) # 输出: [5 7 9]

这种方法利用了 NumPy 的广播机制来执行逐元素操作[^1]。
方法二：使用 numpy.add() 函数
除了直接使用加号外，还可以调用专门设计用来做这种工作的内置方法——add():
import numpy as np

array_c = np.array([[1], [2]])
array_d = np.array([[3, 4]])

sum_result = np.add(array_c, array_d)
print(sum_result)
# 对于形状不同的矩阵会自动扩展较小维度以匹配较大者,
# 结果将是 [[4 5],[5 6]]

上述两种方式都可以高效地完成两数组间的加法运算，并且支持不同形状的输入（只要它们能够通过广播规则兼容）。对于大规模数据集来说，相比于纯 Python 列表操作，这种方式能提供显著的速度优势和更低内存占用率。