本篇內(nèi)容介紹了“Numpy的廣播情況有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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Numpy的廣播的三種情況

廣播(Broadcast)是 numpy 對不同形狀(shape)的數(shù)組進行數(shù)值計算的方式，當運算中的 2 個數(shù)組的形狀不同時，numpy 將自動觸發(fā)廣播機制；即：可擴充較小數(shù)組中的元素來適配較大數(shù)組的形狀，這種機制叫作廣播（broadcasting） 廣播機制如下，一共三種情況：由于日常應用中最常見的只有一維數(shù)組與二維數(shù)組，所以就不舉三維及以上數(shù)組的例子了；這樣更容易理解；

1. 有一個數(shù)組是一個數(shù)字，即可廣播；

有一個數(shù)組是一個數(shù)字，則可以將該數(shù)字廣播，如下圖：

舉例如下：

a = np.arange(3)
b = 5
print(a+b)
# 輸出為：[5 6 7]

2.  維度的尾部一致，即可廣播；

維度的尾部一致，即可廣播；如下圖，尾部維度均為3；

舉例如下：尾部維度均為4；

a = np.arange(12).reshape(3,4)
b= np.arange(4)
print(a)   
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]
print(b)
# [0 1 2 3]
print(a+b)
# [[ 0  2  4  6]
#  [ 4  6  8 10]
#  [ 8 10 12 14]]

3. 兩個數(shù)組均為一維數(shù)組，一個為行方向，一個為列方向，即可廣播；

舉例如下：

a = np.arange(3).reshape(3,1)
b= np.arange(3)
print(a)
# [[0]
#  [1]
#  [2]]
print(b)
# [0 1 2]
print(a+b)
# [[0 1 2]
#  [1 2 3]
#  [2 3 4]]

“Numpy的廣播情況有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

新聞標題：Numpy的廣播情況有哪些
URL鏈接：http://chinadenli.net/article8/iicoop.html

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