NumPy之:理解广播

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目录简介基础广播广播规则简介广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算.如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话,较小的矩阵就会被广播,从而保证运算的正确进行. 本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用. 基础广播正常情况下,两个数组需要进行运算,那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以.比如下面的例子: a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a * b array(…

numpy中的广播

目录广播的引出广播的原则数组维度不同,后缘维度的轴长相符数组维度相同,其中有个轴为1 参考: 广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4…

numpy中的广播机制

广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4 12]] ''' 当两个数组的形状并不相同的时候,我们可以通过扩展数组的方法来实现相加.相减.相乘等操作…

Numpy中的广播机制，数组的广播机制（Broadcasting）

这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html…

Numpy中的广播原则(机制)

为了了解这个原则,首先我们来看一组例子: # 数组直接对一个数进行加减乘除,产生的结果是数组中的每个元素都会加减乘除这个数. 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]]) # 接下来我们看一下数组与数组之间的计算 In [17]…

numpy中的广播(Broadcasting)

Numpy的Universal functions 中要求输入的数组shape是一致的,当数组的shape不相等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得shape一样,满足规则,则可以运算,否则就出错四条规则如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时,沿…

numpy.meshgrid()理解

本文的目的是记录meshgrid()的理解过程: step1. 通过一个示例引入创建网格点矩阵; step2. 基于步骤1,说明meshgrid()的作用; step3. 详细解读meshgrid()的官网定义; 说明:step1和2 的数据都是基于笛卡尔坐标系的矩阵,目的是为了方便讨论. step1. 通过一个示例引入创建网格点矩阵; 示例1,创建一个2行3列的网格点矩阵. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ###############…