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广播机制

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广播允许通用函数以有意义的方式处理异构的输入。也就是让形状不一样的数组在进行运算的时候,能够得到合理的结果。其规则如下:

  1. 如果所有输入数组的维数都不相同,则会重复在较小数组的形状前面加上“1”,直到所有数组的维数都相同。
  2. 确保沿特定维度的大小为1的数组的大小与沿该维度的最大形状的数组的大小相同。假定数组元素的值在“广播”数组的该维度上相同。

应用广播规则后,所有数组的大小将会匹配。请看下面的例子,加深理解:

>>> a=np.array([[0,0,0], [10,10,10],[20,20,20],[30]*3])
>>> a
array([[ 0,  0,  0],
       [10, 10, 10],
       [20, 20, 20],
       [30, 30, 30]])
>>> b = np.array([0,1,2])
>>> b
array([0, 1, 2])
>>> a + b
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22],
       [30, 31, 32]])
>>> c= np.array([[1],[2],[3],[4]])
>>> c
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])
>>> a + c
array([[ 1,  1,  1],
       [12, 12, 12],
       [23, 23, 23],
       [34, 34, 34]])

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