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…

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…

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…

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中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1…

Numpy中重要的广播概念 广播:简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加.减.乘等)的一组规则 广播的规则: 如果两个数组的维度数dim不相同,那么小维度数组的形状将会在左边补1 如果shape的维度不匹配,但是有维度是1,那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组: 如果shape的维度不匹配,但是没有任何一个维度是1,则匹配失败引发错误: 实例1:二维数组加一维数组 分析:a.shape=(2, 3), b.shape=(3,) 根据规则1,b.shape会变成(1, 3) 根据规则2,…

1.python中的广播: (1)广播是一种手段,可以让python代码执行得更快,我们来看看python实际如何执行. 下面矩阵列出了100克苹果.牛肉.鸡蛋和蛋白质中含有的碳水化合物.蛋白质和脂肪的数量 比如说我们的目标是四种食物中卡路里有多少百分比.比如100克苹果中有56+1.2+1.8卡路里,然后苹果中来自碳水化合物的卡路里占比是百分之56/59=94.4%,所以苹果中大部分的热量都来自碳水化合物.我们要做的计算就是对上面四列数据求和,得到100g上面食物中卡路里的总量,这些食物分别是…

原文地址 前言 况下加速Python中的操作运行时.适用于快速数值运算的一个选项是NumPy,它当之无愧地将自己称为使用Python进行科学计算的基本软件包. 当然,很少有人将50微秒(百万分之五十秒)的东西归类为"慢".然而,计算机可能会有所不同.运行50微秒(50微秒)的运行时属于微执行领域,可以松散地定义为运行时间在1微秒和1毫秒之间的运算. 为什么速度很重要?微观性能值得监控的原因是运行时的小差异会随着重复的函数调用而放大:增量50μs的开销,重复超过100万次函数调用,转换为…

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(…