今天是numpy专题的第二篇，我们来进入正题，来看看Numpy的运算。

上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。

在Python中的数组无论是什么类型，我们是无法直接对其中所有的元素进行计算的。想要做到这一点，必须要通过map这样的方式操作。而Numpy当中，我们可以很方便地对一整个数组或者是矩阵进行各式的计算。

首先，我们先定义一个Numpy的数组：

arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3]])

首先而我们来看一下基本的四则运算：

这张图中我们可以看出两点，首先是Numpy当中的数组重载了四则运算符，我们可以直接通过加减乘除进行计算。第二点是Numpy自动替我们做了映射，虽然我们运算操作的对象是数组本身，但是Numpy自动替我们映射到了其中的每一个元素。

如果你不喜欢直接运算，想要使用Numpy的api进行调用，也是一样可以的。Numpy当中也为加减乘除提供了api。

我们甚至还可以比较两个数组的大小，得到的结果是一个bool型的数组，代表其中每一个元素的大小关系。