用於執行算術運算(如add()，subtract()，multiply()和divide())的輸入陣列必須具有相同的形狀或符合陣列廣播規則。
import numpy as np
a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3)
print '第一個陣列：'
print a
print '\n'
print '第二個陣列：'
b = np.array([10,10,10])
print b
print '\n'
print '兩個陣列相加：'
print np.add(a,b)
print '\n'
print '兩個陣列相減：'
print np.subtract(a,b)
print '\n'
print '兩個陣列相乘：'
print np.multiply(a,b)
print '\n'
print '兩個陣列相除：'
print np.divide(a,b)
輸出如下：
第一個陣列：
[[ 0. 1. 2.]
[ 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8.]]
第二個陣列：
[10 10 10]
兩個陣列相加：
[[ 10. 11. 12.]
[ 13. 14. 15.]
[ 16. 17. 18.]]
兩個陣列相減：
[[-10. -9. -8.]
[ -7. -6. -5.]
[ -4. -3. -2.]]
兩個陣列相乘：
[[ 0. 10. 20.]
[ 30. 40. 50.]
[ 60. 70. 80.]]
兩個陣列相除：
[[ 0. 0.1 0.2]
[ 0.3 0.4 0.5]
[ 0.6 0.7 0.8]]
讓我們現在來討論 NumPy 中提供的一些其他重要的算術函式。
numpy.reciprocal()此函式返回引數逐元素的倒數，。 由於 Python 處理整數除法的方式，對於絕對值大於 1 的整數元素，結果始終為 0， 對於整數 0，則發出溢位警告。
import numpy as np
a = np.array([0.25, 1.33, 1, 0, 100])
print '我們的陣列是：'
print a
print '\n'
print '呼叫 reciprocal 函式：'
print np.reciprocal(a)
print '\n'
b = np.array([100], dtype = int)
print '第二個陣列：'
print b
print '\n'
print '呼叫 reciprocal 函式：'
print np.reciprocal(b)
輸出如下：
我們的陣列是：
[ 0.25 1.33 1. 0. 100. ]
呼叫 reciprocal 函式：
main.py:9: RuntimeWarning: divide by zero encountered in reciprocal
print np.reciprocal(a)
[ 4. 0.7518797 1. inf 0.01 ]
第二個陣列：
[100]
呼叫 reciprocal 函式：
[0]
numpy.power()此函式將第一個輸入陣列中的元素作為底數，計算它與第二個輸入陣列中相應元素的冪。
import numpy as np
a = np.array([10,100,1000])
print '我們的陣列是；'
print a
print '\n'
print '呼叫 power 函式：'
print np.power(a,2)
print '\n'
print '第二個陣列：'
b = np.array([1,2,3])
print b
print '\n'
print '再次呼叫 power 函式：'
print np.power(a,b)
輸出如下：
我們的陣列是；
[ 10 100 1000]
呼叫 power 函式：
[ 100 10000 1000000]
第二個陣列：
[1 2 3]
再次呼叫 power 函式：
[ 10 10000 1000000000]
numpy.mod()此函式返回輸入陣列中相應元素的除法餘數。 函式numpy.remainder()也產生相同的結果。
import numpy as np
a = np.array([10,20,30])
b = np.array([3,5,7])
print '第一個陣列：'
print a
print '\n'
print '第二個陣列：'
print b
print '\n'
print '呼叫 mod() 函式：'
print np.mod(a,b)
print '\n'
print '呼叫 remainder() 函式：'
print np.remainder(a,b)
輸出如下：
第一個陣列：
[10 20 30]
第二個陣列：
[3 5 7]
呼叫 mod() 函式：
[1 0 2]
呼叫 remainder() 函式：
[1 0 2]
以下函式用於對含有複數的陣列執行操作。
numpy.real() 返回復數型別引數的實部。
numpy.imag() 返回復數型別引數的虛部。
numpy.conj() 返回通過改變虛部的符號而獲得的共軛複數。
numpy.angle() 返回復數引數的角度。 函式的引數是degree。 如果為true，返回的角度以角度制來表示，否則為以弧度制來表示。
import numpy as np
a = np.array([-5.6j, 0.2j, 11. , 1+1j])
print '我們的陣列是：'
print a
print '\n'
print '呼叫 real() 函式：'
print np.real(a)
print '\n'
print '呼叫 imag() 函式：'
print np.imag(a)
print '\n'
print '呼叫 conj() 函式：'
print np.conj(a)
print '\n'
print '呼叫 angle() 函式：'
print np.angle(a)
print '\n'
print '再次呼叫 angle() 函式(以角度制返回)：'
print np.angle(a, deg = True)
輸出如下：
我們的陣列是：
[ 0.-5.6j 0.+0.2j 11.+0.j 1.+1.j ]
呼叫 real() 函式：
[ 0. 0. 11. 1.]
呼叫 imag() 函式：
[-5.6 0.2 0. 1. ]
呼叫 conj() 函式：
[ 0.+5.6j 0.-0.2j 11.-0.j 1.-1.j ]
呼叫 angle() 函式：
[-1.57079633 1.57079633 0. 0.78539816]
再次呼叫 angle() 函式(以角度制返回)：
[-90. 90. 0. 45.]