numpy广播机制

广播机制是numpy让两个不同shape的数组能够做一些运算，需要对参与运算的两个数组做一些处理或扩展，最终使参与运算的两个数组的shape一样，然后广播计算 (对应位置数据进行运算)得到结果。

numpy的广播原则：如果两个数组的后缘维度（从末尾开始算起的维度）的轴长度相符或其中的一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失和（或）长度为1的维度上进行。

import numpy as np

A=np.arange(0,40,10).reshape(4,1)
B=np.arange(0,3)
C=A+B
print("矩阵A：{}".format(A.shape),'\n',A)
print("矩阵B：{}".format(B.shape),'\n',B)
print("矩阵C：{}".format(C.shape),'\n',C)


'''
矩阵A：(4, 1) 
 [[ 0]
 [10]
 [20]
 [30]]
矩阵B：(3,) 
 [0 1 2]
矩阵C：(4, 3) 
 [[ 0  1  2]
 [10 11 12]
 [20 21 22]
 [30 31 32]]

'''

                                     一维数组在轴0上的广播

       上例中矩阵A的shape为（4,1），矩阵B的shape为（3，），都是一维数组并且在轴0上进行广播，使之都扩展成shape为（4,3）的矩阵运算。即相加操作，这就是通过广播完成的。