Numpy广播

傷城~ 2023-06-03 05:54 127阅读 0赞

## Numpy广播 ##

> 当两个数组的形状完全相同时,数组之间的操作都是逐元素的,但当形状不同时数组之间的操作就称为广播
> 
> 广播是有条件的,我们希望利用小的数组对大的数组进行一些操作.(小数组形状和大数组形状相比只有一个维度变为了1)

形象点就是这样

![NumPy数组广播][NumPy]

>>> import numpy as np
    >>> x=np.arange(9).reshape((3,3))
    #使用广播给二维数组的每一行减去行均值
    >>> x
    array([[0, 1, 2],
           [3, 4, 5],
           [6, 7, 8]])
    >>> x.shape
    (3, 3)
    >>> mean=x.mean(axis=0)
    >>> mean.shape
    (3,)
    >>> mean
    array([3., 4., 5.])
    >>> x-mean
    array([[-3., -3., -3.],
           [ 0.,  0.,  0.],
           [ 3.,  3.,  3.]])
    #OK,假如要使用广播给二维数组的每一列减去列均值
    >>> mean=x.mean(axis=1)
    >>> mean.shape
    (3,)
    >>> mean
    array([1., 4., 7.])
    >>> x-mean
    array([[-1., -3., -5.],
           [ 2.,  0., -2.],
           [ 5.,  3.,  1.]])
    #这里仍是每一行减去mean,不正确
    >>> mean=mean[:,None]
    #使用None添加维度
    >>> mean.shape
    (3, 1)
    >>> x-mean
    array([[-1.,  0.,  1.],
           [-1.,  0.,  1.],
           [-1.,  0.,  1.]])
    #完成任务

转载于:https://www.cnblogs.com/redo19990701/p/11469866.html

[NumPy]: /images/20230601/78cf205e31944ea38017d87f7215b47d.png

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