numpy針對陣列（array）的基本數學操作函式一般是逐元素進行的，比如矩陣的加減運算，線性代數上的矩陣運算則有專門的函式，如dot函式等，具體看示例。
陣列的有些數**算，如+=和*=，施行的是原位運算，即直接修改覆蓋原來的變數，而不是新建乙個變數，如下所示：
當遇到型別不同的陣列進行運算的時候，numpy同c/c++一樣，都是向上轉換，如整型向浮點型轉換，反過來會出現截斷錯誤，一般禁止反向轉換。如下所示：
>>> a = np.ones(3, dtype=np.int32)
>>> b = np.linspace(0,pi,3)
>>> b.dtype.name
'float64'
>>> c = a+b
>>> c
array([ 1. , 2.57079633, 4.14159265])
>>> c.dtype.name
'float64'
>>> d = np.exp(c*1j)
>>> d
array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,
-0.54030231-0.84147098j])
>>> d.dtype.name
'complex128'
由前邊的示例，貌似可以得出，應用於陣列的那些運算就像是進行python的列表（list）運算，好像陣列的shape可以忽略似的，其實，我們可以通過axis引數指定按照哪一維進行運算的，就像matlab下按行還是按列計算一樣，其中axis=0表示按列運算，axis=1表示按行運算，如下所示：
C 學習教程之四
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