numpy數(shù)組廣播的機(jī)制
numpy數(shù)組的廣播功能強(qiáng)大，但是也同時(shí)讓人疑惑不解，現(xiàn)在讓我們來談?wù)勂渲械脑怼?/p>
廣播原則：
如果兩個(gè)數(shù)組的后緣維度(即：從末尾開始算起的維度)的軸長(zhǎng)相符或其中一方的長(zhǎng)度為1，則認(rèn)為它們是廣播兼容的，廣播會(huì)在缺失和(或)長(zhǎng)度為1的軸上進(jìn)行.
上面的原則很重要，是廣播的指導(dǎo)思想，下面我們來看看例子。
1.其實(shí)在最簡(jiǎn)單的數(shù)組與標(biāo)量數(shù)字之間的運(yùn)算就存在廣播，只是我們把它看作理所當(dāng)然了。
2.再看下一個(gè)例子，這個(gè)大家都會(huì)一致認(rèn)為這是廣播了
根據(jù)廣播原則：arr1的shape為(4,1),arr2的shape為(3,),所以會(huì)同時(shí)在兩個(gè)軸發(fā)生廣播，arr1的shape變成(4，3)，而arr2的shape變成(4,3),所以結(jié)果也為(4,3).
其實(shí)代碼中發(fā)生了下圖描述的事情：
3.同理，我們可以得到三維數(shù)組的廣播情況
根據(jù)廣播原則分析：arr1的shape為(3,4,2),arr2的shape為(4,2)，它們的后緣軸長(zhǎng)度都為(4,2)，所以可以在0軸進(jìn)行廣播，arr2的shape變?yōu)?3,4,2).
下面說明一下三維數(shù)組在各維度的廣播形狀需求：
以上所有形狀都可以發(fā)生廣播，你可以用我們開篇所說的廣播原則進(jìn)行驗(yàn)證。
最后，再來說一個(gè)易錯(cuò)的實(shí)際例子。
arr減去他在1軸上的平均值，會(huì)出錯(cuò)？看看為啥。
因?yàn)閍rr.mean(1)產(chǎn)生的shape為(4,)，根據(jù)廣播原則，較小的數(shù)組的后緣維度必須為1，
所以需要將arr.mean變成(4,1)，你所期望的結(jié)果如下：
參考：《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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