Numpy 修炼之道 (9)—— 广播机制
时间:2022-05-08
本文章向大家介绍Numpy 修炼之道 (9)—— 广播机制,主要内容包括什么是广播、广播示例、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。
什么是广播
我们都知道,Numpy中的基本运算(加、减、乘、除、求余等等)都是元素级别的,但是这仅仅局限于两个数组的形状相同的情况下。
可是大家又会发现,如果让一个数组加1的话,结果时整个数组的结果都会加1,这是什么情况呢?
>>> x = np.arange(3)
>>> x
array([0, 1, 2])
>>> x + 1
array([1, 2, 3])
其实这就是广播机制:Numpy 可以转换这些形状不同的数组,使它们都具有相同的大小,然后再对它们进行运算。给出广播示意图:
numpy 广播示意图
小提示:图片不清的话可点击 阅读原文
广播示例
接下来我们通过实际代码验证下:
>>> a = np.arange(0, 40, 10)
>>> a.shape
(4L,)
>>> a
array([ 0, 10, 20, 30])
>>> b = np.array([0, 1, 2])
>>> b.shape
(3L,)
>>> b
array([0, 1, 2])
>>> a = a[:, np.newaxis] # 转换a的维度(形状)
>>> a.shape
(4L, 1L)
>>> a
array([[ 0],
[10],
[20],
[30]])
>>> a + b
array([[ 0, 1, 2],
[10, 11, 12],
[20, 21, 22],
[30, 31, 32]])
明显可以看出,相加前 a 的形状为 (4, 1), b 的形状为 (3, ), a+b 的结果的形状为(4, 3)。计算时,变换结果与上图类似,这里来详细介绍下:
>>> a
array([[ 0],
[10],
[20],
[30]])
>>> a2 = np.array(([ i * 3 for i in a.tolist()])) # 会先将a转为a2
>>> a2
array([[ 0, 0, 0],
[10, 10, 10],
[20, 20, 20],
[30, 30, 30]])
>>> b
array([0, 1, 2])
>>> b2 = np.array([b.tolist()] * 4) # 再将b转为b2
>>> b2
array([[0, 1, 2],
[0, 1, 2],
[0, 1, 2],
[0, 1, 2]])
>>> a2 + b2 # a2 + b2的结果就是 a + b 的结果
array([[ 0, 1, 2],
[10, 11, 12],
[20, 21, 22],
[30, 31, 32]])
作者:无邪,个人博客:脑洞大开,专注于机器学习研究。
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