0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

【Numpy总结】第五节:Numpy的广播(更易理解的版本)

Numpy的广播的三种情况

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式,当运算中的 2 个数组的形状不同时,numpy 将自动触发广播机制;即:可扩充较小数组中的元素来适配较大数组的形状,这种机制叫作广播(broadcasting) 广播机制如下,一共三种情况:由于日常应用中最常见的只有一维数组与二维数组,所以就不举三维及以上数组的例子了;这样更容易理解;

1. 有一个数组是一个数字,即可广播;

有一个数组是一个数字,则可以将该数字广播,如下图: 在这里插入图片描述 举例如下:

a = np.arange(3)
b = 5
print(a+b)
# 输出为:[5 6 7]

2. 维度的尾部一致,即可广播;

维度的尾部一致,即可广播;如下图,尾部维度均为3; 在这里插入图片描述 举例如下:尾部维度均为4;

a = np.arange(12).reshape(3,4)
b= np.arange(4)
print(a)   
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]
print(b)
# [0 1 2 3]
print(a+b)
# [[ 0  2  4  6]
#  [ 4  6  8 10]
#  [ 8 10 12 14]]

3. 两个数组均为一维数组,一个为行方向,一个为列方向,即可广播;

在这里插入图片描述 举例如下:

a = np.arange(3).reshape(3,1)
b= np.arange(3)
print(a)
# [[0]
#  [1]
#  [2]]
print(b)
# [0 1 2]
print(a+b)
# [[0 1 2]
#  [1 2 3]
#  [2 3 4]]
举报

相关推荐

0 条评论