可以用numpy为for加速

Numpy除了用于科学计算，还有一个功能是可以代替某些for循环，进行同样的功能实现，有于是向量矩阵运算，碰到复杂的for时，计算速度可以提高，从而提高程序性能。以下是一些常用的NumPy函数和操作，可以替代多个for循环：

1. 向量化操作：NumPy中的函数和操作都是针对整个数组进行的，而不是逐个元素进行操作。这样可以避免使用for循环来遍历数组，并且可以利用底层优化实现高效的计算。实例如下

   import numpy as np# 创建两个数组
   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.array([4, 5, 6])# 使用向量化操作计算两个数组的和
   c = a + b
   print(c)  # 输出: [5 7 9]
   

2. 广播（Broadcasting）：NumPy中的广播功能可以自动处理不同形状的数组之间的运算，而无需显式地编写循环。广播可以将较小的数组自动扩展为较大的数组，以便进行元素级别的操作。
   广播的实例：

   import numpy as np# 创建一个数组和一个标量
   a = np.array([1, 2, 3])
   b = 2# 使用广播将标量与数组相加
   c = a + b
   print(c)  # 输出: [3 4 5]
   

3. 聚合函数：NumPy提供了许多聚合函数（如sum、mean、max、min等），可以对整个数组或指定轴上的元素进行聚合操作。这些函数可以避免使用for循环来逐个元素进行计算。
   聚合函数的实例：

   import numpy as np# 创建一个二维数组
   a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 对整个数组进行求和
   sum_a = np.sum(a)
   print(sum_a)  # 输出: 21# 按列求和
   sum_axis0 = np.sum(a, axis=0)
   print(sum_axis0)  # 输出: [5 7 9]# 按行求和
   sum_axis1 = np.sum(a, axis=1)
   print(sum_axis1)  # 输出: [6 15]
   

4. 矩阵运算：NumPy提供了矩阵运算的函数和操作，如矩阵乘法、转置、逆矩阵等。这些函数可以直接对整个矩阵进行操作，而无需使用for循环逐个元素进行计算。
   矩阵运算的实例：

   import numpy as np# 创建两个矩阵
   a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   b = np.array([[5, 6], [7, 8]])# 矩阵乘法
   c = 
   print(c)  # 输出: [[19 22]#        [43 50]]# 矩阵转置
   d = np.transpose(a)
   print(d)  # 输出: [[1 3]#        [2 4]]# 矩阵逆矩阵
   e = np.linalg.inv(a)
   print(e)  # 输出: [[-2.   1. ]#        [ 1.5 -0.5]]
   

5. 条件操作：NumPy提供了一些函数和操作，可以根据条件对数组进行操作。例如，可以使用np.where函数根据条件选择数组中的元素，而无需使用for循环逐个元素进行判断。
   条件操作的实例：

   import numpy as np# 创建一个数组
   a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 根据条件选择数组中的元素
   b = np.where(a > 2, a, 0)
   print(b)  # 输出: [0 0 3 4 5]
   

6. 向量化函数：NumPy提供了许多向量化函数，可以对整个数组进行元素级别的操作。这些函数可以直接应用于数组，而无需使用for循环逐个元素进行计算。
   向量化函数的实例：

   import numpy as np# 创建一个数组
   a = np.array([1, 2, 3])# 使用向量化函数计算数组的平方根
   b = np.sqrt(a)
   print(b)  # 输出: [1.         1.41421356 1.73205081]