如何在numpy数组中实现列间向量化加法？求高效实现方式

你写的Python循环虽然能实现功能，但完全没利用NumPy的向量化优势——Python级别的循环在处理大规模数组时效率极低。最快的实现方式直接用NumPy的切片操作完成元素级加法：

import numpy

ary = numpy.array([[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7],[7,8,9],[9,10,11]])
# 直接对整列执行向量化加法
ary[:, 0] += ary[:, 1]

效果说明 #

执行后数组第一列的每个元素都会加上对应行第二列的元素，最终结果为：

[[ 3  2  3]
 [ 7  4  5]
 [11  6  7]
 [15  8  9]
 [19 10 11]]

为什么这是最快的？ #

NumPy的切片操作直接在底层（C语言级别）处理连续内存块的元素，完全避开了Python循环的解释器开销。对于大规模数组，这种向量化操作的速度会比你写的循环快几个数量级——数组越大，优势越明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brad