NumPy 算术函数

算术 ufunc 对数组执行逐元素加减乘除、余数和幂运算。与 Python 运算符相比，函数形式还可使用 out、where、dtype 等参数，并提供 reduce、accumulate 等方法。

核心 API

运算符	函数	说明
+	np.add	加法
-	np.subtract	减法
*	np.multiply	逐元素乘法
/	np.divide / np.true_divide	真除法
//	np.floor_divide	向下取整除法
%	np.remainder	余数
**	np.power	逐元素幂
@	np.matmul	矩阵乘法，不是逐元素运算

可运行示例

import numpy as np

a = np.array([10, 20, 30])
b = np.array([3, 4, 5])
print(np.add(a, b))
print(np.divide(a, b))
print(np.floor_divide(a, b))
print(np.remainder(a, b))

print(np.add.reduce(a))
print(np.multiply.accumulate(b))

安全处理除数为零的位置：

import numpy as np

numerator = np.array([10.0, 20.0, 30.0])
denominator = np.array([2.0, 0.0, 5.0])
result = np.full(3, np.nan)
np.divide(numerator, denominator, out=result, where=denominator != 0)
print(result)

运算语义

算术函数遵循广播和 dtype 提升规则。整数真除法产生浮点结果，整数的 floor_divide 对负数向负无穷取整。逐元素乘法与线性代数乘法必须明确区分。

常见错误与性能注意事项

• 固定宽度整数算术可能溢出；求和等聚合可显式指定更宽 dtype。
• 除零通常发出运行时警告并产生 inf 或 nan；用 where、输入验证或局部 errstate 处理，而非忽略所有警告。
• 原地操作 a += b 必须能把结果转换回 a.dtype，例如整数数组原地加浮点数会失败或丢失语义。
• np.mod / remainder 与某些语言对负数余数的定义不同，跨语言协议应添加负数测试。
• sum(a * b) 会物化中间数组；向量内积可用 np.dot，大规模张量收缩考虑 einsum 并验证性能。
• 使用 out 可减少分配，但输出与输入重叠时必须确认 ufunc 支持预期别名行为。