詳解Numpy中的廣播原則/機制
廣播的原則
如果兩個數(shù)組的后緣維度(從末尾開始算起的維度)的軸長度相符或其中一方的長度為1,則認為它們是廣播兼容的。廣播會在缺失維度和(或)軸長度為1的維度上進行。
在上面的對arr每一列減去列平均值的例子中,arr的后緣維度為3,arr.mean(0)后緣維度也是3,滿足軸長度相符的條件,廣播會在缺失維度進行。
這里有點奇怪的是缺失維度不是axis=1,而是axis=0,個人理解是缺失維度指的是兩個arr除了軸長度匹配的維度,在上面的例子中,正好是axis=0。這塊歡迎指正
arr.mean(0)沿著axis=0廣播,可以看作是把arr.mean(0)沿著豎直方向復制4份,即廣播的時候arr.mean(0)相當于一個shape=(4,3)的數(shù)組,數(shù)組的每一行均相同,均為arr.mean(0)
為了了解這個原則,首先我們來看一組例子:
# 數(shù)組直接對一個數(shù)進行加減乘除,產生的結果是數(shù)組中的每個元素都會加減乘除這個數(shù)。 In [12]: import numpy as np In [13]: a = np.arange(1,13).reshape((4, 3)) In [14]: a * 2 Out[14]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18], [20, 22, 24]]) # 接下來我們看一下數(shù)組與數(shù)組之間的計算 In [17]: b = np.arange(12,24).reshape((4,3)) In [18]: b Out[18]: array([[12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19, 20], [21, 22, 23]]) In [19]: a + b Out[19]: array([[13, 15, 17], [19, 21, 23], [25, 27, 29], [31, 33, 35]]) In [20]: c = np.array([1,2,3]) In [21]: a+c Out[21]: array([[ 2, 4, 6], [ 5, 7, 9], [ 8, 10, 12], [11, 13, 15]]) In [22]: d = np.arange(10,14).reshape((4,1)) In [23]: d Out[23]: array([[10], [11], [12], [13]]) In [24]: a + d Out[24]: array([[11, 12, 13], [15, 16, 17], [19, 20, 21], [23, 24, 25]]) # 從上面可以看出,和線性代數(shù)中不同的是,m*n列的m行的一維數(shù)組或者n列的一維數(shù)組也是可以計算的。
這是為什么呢?這里要提到numpy的廣播原則:
如果兩個數(shù)組的后緣維度(從末尾開始算起的維度)的軸長度相符或其中一方的長度為1,則認為它們是廣播兼容的。廣播會在缺失維度和(或)軸長度為1的維度上進行。
在上面的代碼中,a的維度是(4,3),c的維度是(1,3);d的維度是(4,1)。所以假設有兩個數(shù)組,第一個的維度是(x_1, y_1, z_1),另一個數(shù)組的維度是(x_2, y_2, z_2),要判斷這兩個數(shù)組能不能進行計算,可以用如下方法來判斷:
if z_1 == z_2 or z_1 == 1 or z_2 == 1: if y_1 == y_2 or y_1 == 1 or y_2 == 1: if x_1 == x_2 or x_1 == 1 or x_2 == 1: 可以運算 else: 不可以運算 else: 不可以運算 else: 不可以運算
這里需要注意:(3,3,2)和(3,2)是可以運算的,因為對于二維數(shù)組(3,2)也可以表示為(1,3,2),套用上述的規(guī)則是完全適用的,同理:(4,2,5,4)和(2,1,4)也是可以進行運算的。
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