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Numpy的廣播情況有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“Numpy的廣播情況有哪些”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

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Numpy的廣播的三種情況

廣播(Broadcast)是 numpy 對(duì)不同形狀(shape)的數(shù)組進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的方式,當(dāng)運(yùn)算中的 2 個(gè)數(shù)組的形狀不同時(shí),numpy 將自動(dòng)觸發(fā)廣播機(jī)制;即:可擴(kuò)充較小數(shù)組中的元素來適配較大數(shù)組的形狀,這種機(jī)制叫作廣播(broadcasting) 廣播機(jī)制如下,一共三種情況:由于日常應(yīng)用中最常見的只有一維數(shù)組與二維數(shù)組,所以就不舉三維及以上數(shù)組的例子了;這樣更容易理解;

1. 有一個(gè)數(shù)組是一個(gè)數(shù)字,即可廣播;

有一個(gè)數(shù)組是一個(gè)數(shù)字,則可以將該數(shù)字廣播,如下圖:Numpy的廣播情況有哪些

舉例如下:

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

2.  維度的尾部一致,即可廣播;

維度的尾部一致,即可廣播;如下圖,尾部維度均為3;Numpy的廣播情況有哪些

舉例如下:尾部維度均為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. 兩個(gè)數(shù)組均為一維數(shù)組,一個(gè)為行方向,一個(gè)為列方向,即可廣播;

Numpy的廣播情況有哪些

舉例如下:

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的廣播情況有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!


本文名稱:Numpy的廣播情況有哪些
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