NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行. 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘.这要求维数相同,且各维度的长度相同. 实例 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c…
1.广播的引出 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行. 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘.这要求维数相同,且各维度的长度相同. >>> import numpy as np >>> a =np.arange(,) >>> b =np.arange(,) &g…
广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行. 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘.这要求维数相同,且各维度的长度相同. import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b print (c) 当运算中…
广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式,对数组的算术运算通常在相应的元素上进行. 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足a.shape == b.shape,那么 a*b的结果就是 a 与 b 数组对应为相乘.这要求位数相同, 且个维度的长度相同. 实例: import numpy as np a = np.array([, , , ]) b = np.array([,,,]) c = a * b print(c) 输出结果为: [ ] 当…