广播-摩杜云开发者社区

指 NumPy 在算术运算期间处理不同形状的数组的能力。对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个阵列具有完全相同的形状，则这些操作被无缝执行。

1
2
3
4
5
6
7
1
import numpy as np
print c
1 [10
2
40
90
160]

如果两个数组的维数不相同，则元素到元素的操作是不可能的。然而，在 NumPy 中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有
广播功能。较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容。
如果满足以下规则，可以进行广：
。 ndim 较小的数组会在前面溜加一个长度为 1 的维度 ·
。输出数组的每个维度的大小是输入数组该维度大小的最大值。
。如果输入在每个维度中的大小与输出大小匹配，或其值止好为的则在计算中可它。
。如果输入的某个维度大小为 1 ，则该维度中的第一个数据元素将用于该维度的所有计算。
如果上述规则产生有效结果，并且满足以下条件之一，那么数组被称为可广播的。
· 数组拥有相同形状。
· 数组拥有相同的维数，每个维度拥有相同长度，或者长度为 1 。
· 数组拥有极少的维度，可以在其前面追加长度为 1 的维度，使上述条件成立。

äf51J 2
1
2
3
4
5
6
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8
9
10
11
12
import numpy as np
print
print
print
print
print
print
print
print
b

输出如下：
12 ． 13 ． ]
22 ． 23 、 ]
1
2
3
4
6
7
8
10
11
12
13
15
16
第一个数组；
10 · 19
20 · 29
30 ， 39
第：个数组：
第一个数组第《个数组：
1 ，
11 ，
21 ，
31 ．
2 ， 3 ，
32 ． 33 ． ] ]

下面的片展示了数组 b 如何涌过广播来与数组 a 兼容。
r 攢黑司
a 黑
一一 0000
一 0000
一 0000
array

^ N 0 、 ^ V 《 M 上 1 N 、 1 1
广播机制需要满足如下任意一个条件即可：
（ 1 ）两个数组的某一维度等长。
（ 2 ）其中一个数组为一维数组。
广播机制需要扩展维度小的数组，使得它与维
度最大的数组的 shape 值相同，以便使用元素级
函数或者运算符进行运算

数广播
^ N 0 、 ^ V M 卜、 1 以 V V ]
当形状不相等的数组执行算术计算的时候，就会出
现广播机制，该机制会对数组进行扩展，使数组的
。 p 。属性值一样，茫就可以进行矢量化运算了。
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3 4 5 6
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