1、先构造一个三维数组：import numpy as npa = np.random.rand(3,3,5)
3、类似的一元ufunc函数还有很多，比如所有的初等数学函数：print(np.sin(b),'\n',np.cos(b))
6、b = np.add.reduce(a,axis = 2)将add函数作用于a的第三层子数组：print(sum(a[0,0]))
8、给出一维数组a：import numpy as npa = np.array(range(10))看看下面的函数：b = np.add.reduceat(a,indices=[5,2,0,3,1,3,6])
10、import numpy as npa = b = np.array(range(10))c = np.multiply(a,b)multiply把a和b的对应元素相乘，得到一个与a和b的结构相同的新数组;所以，a和b的结构必须一样；注意，当a或b的某一个数组只有一个元素，在multiply里面，会自动补全为与另一方相同结构的数组。
11、import numpy as npa = np.array(range(9))b = np.array(range(10))c = np.multiply.outer(a,b)c是a和b里面的元素的乘法表；这里a和b的结构不必完全相同，比较自由。
