NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。

NumPy中的简单算术运算可以通过add,subtract,multiply,divide,power,mod,remainder等函数实现，这些函数支持条件运算，并接受where参数。例如，add()实现加法，subtract()表示减法，multiply()是乘法，divide()用于除法，power()提升到幂次，mod()和remainder()计算余数。absolute()或abs()可以计算数组元素的绝对值。这些函数可用于数组或类似数组对象，返回新数组存储运算结果。

NumPy提供五种舍入小数的方法：trunc(),fix(),around(),floor(),ceil()。此外，它还支持对数运算，如log2(),log10(),log()，以及自定义底数的对数。NumPy的sum()和prod()函数用于数组求和与乘积，可指定轴进行计算，cumsum()和cumprod()实现累积求和与乘积。关注公众号"LetusCoding"获取更多内容。

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locust是用python编写的一款开源接口性能测试工具，以python3为例，直接使用pip安装即可，pip3installlocust。安装完成之后可使用locustversion查看对应的版本。

随着云原生技术的发展，越来越多的应用采用容器，微服务技术，以istio为代表的服务网格就是其中最广泛使用的一种。它在业务容器创建时，自动向业务服务的pod中注入proxy容器边车，将流入和流出业务容器的网络流量全部劫持到proxy容器，经由proxy容器处理后再进行下一步转发。

NumPy助你处理数学问题：计算序列的差分用np.diff()，示例返回5,10,20；找最小公倍数(LCM)用np.lcm()，数组示例返回18；最大公约数(GCD)用np.gcd.reduce()，数组示例返回4；三角函数如np.sin()，np.deg2rad()用于角度弧度转换。别忘了np.arcsin()等反三角函数，以及np.hypot()求斜边长度。学习NumPy，科学计算更轻松！

NumPy概览：使用numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()计算双曲函数；示例包括求弧度值的双曲正弦、余弦。此外，numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()用于求反函数。同时，NumPy提供集合操作如numpy.unique()构建唯一元素数组，numpy.union1d()求并集，numpy.intersect1d()求交集，numpy.setdiff1d()求差集，numpy.setxor1d()求对称差。

Kotlin中变量类型由值决定，如Int、Double、Char、Boolean、String。通常可省略类型声明，但有时需指定。数字类型分整数（Byte,Short,Int,Long）和浮点（Float,Double），默认整数为Int，浮点为Double。布尔值是true或false，Char用单引号，字符串用双引号。数组和类型转换将在后续讨论，转换需用特定函数。