本篇内容介绍了“Numpy的广播情况有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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;
有一个数组是一个数字,则可以将该数字广播,如下图:
举例如下:
a = np.arange(3) b = 5 print(a+b) # 输出为:[5 6 7]
维度的尾部一致,即可广播;如下图,尾部维度均为3;
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]]
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]]
“Numpy的广播情况有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。