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Numpy數(shù)組的廣播機(jī)制的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2020年11月03日 15:34:32   作者:·Jormungand  
這篇文章主要介紹了Numpy數(shù)組的廣播機(jī)制的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

前言

Numpy數(shù)組不需要循環(huán)遍歷,即可對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行批量的算術(shù)運(yùn)算操作(矢量化運(yùn)算)。當(dāng)兩個(gè)數(shù)組大小(Numpy.shape)不同時(shí),進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算會(huì)出現(xiàn)廣播機(jī)制。

數(shù)組廣播

數(shù)組在進(jìn)行矢量化運(yùn)算的時(shí),要求數(shù)組形狀時(shí)相等的。當(dāng)形狀不等的數(shù)組執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的時(shí)候,就會(huì)出現(xiàn)廣播機(jī)制,該機(jī)制會(huì)對(duì)數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)展,使數(shù)組的shape屬性值一樣,就可以進(jìn)行矢量化運(yùn)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)

輸出結(jié)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,故通過廣播機(jī)制進(jìn)行如下圖的擴(kuò)展

在這里插入圖片描述

廣播機(jī)制的使用條件

1、數(shù)組的某一維度等長
2、其中一個(gè)數(shù)組的某一維度為1

到此這篇關(guān)于Numpy數(shù)組的廣播機(jī)制的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Numpy數(shù)組的廣播機(jī)制內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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