要对由“索引”指定的元素的操作数执行非缓冲就地操作，请在 Python Numpy 中使用 numpy.ufunc.at() 方法。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行操作的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc功能链接到Python。通用函数（或简称ufunc）是在元素级对ndarray进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和一些其他标准特性。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个函数，该函数接收固定数量的特定输入并产生固定数量的…… 阅读更多

要累积将运算符应用于所有元素的结果，请在 Python Numpy 中使用 numpy.accumulate() 方法。对于多维数组，累积仅沿一个轴应用。我们将沿轴 0 应用。numpy.ufunc 具有逐元素对整个数组进行操作的函数。ufunc是用C语言编写的（为了速度），并通过NumPy的ufunc功能链接到Python。通用函数（或简称ufunc）是在元素级对ndarray进行操作的函数，支持数组广播、类型转换和一些其他标准特性。也就是说，ufunc 是一个“矢量化”的包装器，用于一个…… 阅读更多

要使用给定标量值对掩码数组的每个元素进行或运算，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__or__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用给定标量值与掩码数组的每个元素进行与运算，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rand__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用给定标量值对掩码数组的每个元素进行与运算，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__and__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用掩码数组的每个元素右移给定标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rrshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用给定标量值右移掩码数组的每个元素，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

要使用掩码数组的每个元素左移给定标量值，请在 Python Numpy 中使用 ma.MaskedArray.__rlshift__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和…… 阅读更多

使用 Python NumPy 中的 ma.MaskedArray.__lshift__() 方法，将掩码数组的每个元素左移给定的标量值。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 等协同工作。 阅读更多

要将给定的标量值提升到掩码数组的每个元素，请在 Python NumPy 中使用 ma.MaskedArray.__rpow__() 方法。掩码数组是标准 numpy.ndarray 和掩码的组合。掩码要么是 nomask，表示关联数组的任何值均无效，要么是布尔值数组，用于确定关联数组的每个元素的值是否有效。NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、... 阅读更多