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Numpy数组的广播机制的实现

235 次  2020-12-02  分类 : 数据分析

前言

Numpy数组不需要循环遍历,即可对每个元素执行批量的算术运算操作(矢量化运算)。当两个数组大小(Numpy.shape)不同时,进行算术运算会出现广播机制。

数组广播

数组在进行矢量化运算的时,要求数组形状时相等的。当形状不等的数组执行算术运算的时候,就会出现广播机制,该机制会对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样,就可以进行矢量化运算了。

import numpy as np
arr1 = np.array([[0], [1], [2], [3]])
print(arr1.shape)
arr2 = np.array([1, 2, 3])
print(arr2.shape)
val = arr2+arr1
print(val)

输出结果
(4, 1) //arr1的shape
(3,) //arr2的shape
[[1 2 3]
[2 3 4]
[3 4 5]
[4 5 6]]

由于arr1和arr2的shape不等,故通过广播机制进行如下图的扩展

在这里插入图片描述

广播机制的使用条件

1、数组的某一维度等长
2、其中一个数组的某一维度为1

到此这篇关于Numpy数组的广播机制的实现的文章就介绍到这了,更多相关Numpy数组的广播机制内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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标签:numpy  

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