廣播 2018/6/19 2018/11/21 =================================================================== 1.說明：廣播描述了算術(shù)運(yùn)算期間numpy如何處理具有不同形狀的數(shù)組 NumPy使用廣播決定處理不同形狀陣列; 如算術(shù)運(yùn)算（+， -，*，陣列操作之前廣播。2.規(guī)則1) 兩個(gè)維度對(duì)應(yīng)相等或是1;不等一方必為1 ;缺失一方必為0; 2) 從尾隨的維度開始前進(jìn),較小的軸展開為較大的軸3.實(shí)例 A (2d array): 3 x 1 B (1d array): 1 x 4 # Result (2d array): 3 x 4# 不會(huì)廣播： A (1d array): 3 B (1d array): 4 #例子1：a = np.array([10.0, 20.0, 30.0, 40.0]) b = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) a1=a[:, np.newaxis]#newaxis索引操作符插入一個(gè)新的軸a，使其成為一個(gè)二維4x1數(shù)組array([[10.],[20.],[30.],[40.]])a1+barray([[11., 12., 13.],[21., 22., 23.],[31., 32., 33.],[41., 42., 43.]])===================================================================

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# 實(shí)例2： numpy.broadcast該函數(shù)模仿廣播機(jī)制，接受兩個(gè)數(shù)組為輸入。 x=np.array([[1],[2],[3]]) y=np.array([4,5,6]) b=np.broadcast(x,y)r,c=b.iters print(r.__next__(), c.__next__()) print(r.__next__(), c.__next__()) print(b.shape) c=np.empty(b.shape) print(c.shape) c.flat=[u+v for (u,v) in b] print(c) print(x+y)# 輸出： 1 4 1 5 (3, 3) (3, 3) [[7. 6. 7.][8. 7. 8.][9. 4. 5.]] [[5 6 7][6 7 8][7 8 9]]# 實(shí)例3：numpy.broadcast_to(array, shape, subok)函數(shù) 該函數(shù)將數(shù)組廣播為一個(gè)新的shape，返回原數(shù)組一個(gè)只讀視圖，是個(gè)非連續(xù)的， 還可能會(huì)返回不滿足NumPy廣播規(guī)則的ValueError。a=np.arange(4).reshape(1,4) print(a) print(np.broadcast_to(a,(4,4)))# 輸出： [[0 1 2 3]] [[0 1 2 3][0 1 2 3][0 1 2 3][0 1 2 3]]

總結(jié)

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