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numpy数组广播的机制

作者:Peter-Young

这篇文章主要介绍了numpy数组广播的机制,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

numpy数组的广播功能强大,但是也同时让人疑惑不解,现在让我们来谈谈其中的原理。

广播原则:

如果两个数组的后缘维度(即:从末尾开始算起的维度)的轴长相符或其中一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的,广播会在缺失和(或)长度为1的轴上进行.

上面的原则很重要,是广播的指导思想,下面我们来看看例子。

1.其实在最简单的数组与标量数字之间的运算就存在广播,只是我们把它看作理所当然了。

2.再看下一个例子,这个大家都会一致认为这是广播了

根据广播原则:arr1的shape为(4,1),arr2的shape为(3,),所以会同时在两个轴发生广播,arr1的shape变成(4,3),而arr2的shape变成(4,3),所以结果也为(4,3).

其实代码中发生了下图描述的事情:

3.同理,我们可以得到三维数组的广播情况

根据广播原则分析:arr1的shape为(3,4,2),arr2的shape为(4,2),它们的后缘轴长度都为(4,2),所以可以在0轴进行广播,arr2的shape变为(3,4,2).

下面说明一下三维数组在各维度的广播形状需求:

以上所有形状都可以发生广播,你可以用我们开篇所说的广播原则进行验证。

最后,再来说一个易错的实际例子。

arr减去他在1轴上的平均值,会出错?看看为啥。

因为arr.mean(1)产生的shape为(4,),根据广播原则,较小的数组的后缘维度必须为1,

所以需要将arr.mean变成(4,1),你所期望的结果如下:

参考:《利用Python进行数据分析》

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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