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Python科学计算扩展库numpy中的广播运算

2017-6-13 15:40| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 11301| 评论: 0|原作者: 董付国|来自: Python小屋

摘要: numpy中的广播运算使得两个不同形状(但也有基本要求,不是任何维度都可以广播)的数组进行运算,较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去,可以简化代码的编写(例如不需要编写循环)。 import numpy as ...

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numpy中的广播运算使得两个不同形状(但也有基本要求,不是任何维度都可以广播)的数组进行运算,较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去,可以简化代码的编写(例如不需要编写循环)。
>>> import numpy as np
# 列向量
>>> a = np.arange(0,60,10).reshape(-1,1) 
# 行向量
>>> b = np.arange(0,6)
>>> a
array([[ 0],
       [10],
       [20],
       [30],
       [40],
       [50]])
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
# 数组与标量的加法,本质上也属于广播
# 把标量广播到数组上去,分别与数组中每个元素运算
>>> a[0] + b
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> a[1] + b
array([10, 11, 12, 13, 14, 15])
# 6x1数组和1x6数组的广播
# 把数组a中的每个元素广播到数组b,得到结果数组中的一行
>>> a + b
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [10, 11, 12, 13, 14, 15],
       [20, 21, 22, 23, 24, 25],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35],
       [40, 41, 42, 43, 44, 45],
       [50, 51, 52, 53, 54, 55]])
>>> a * b
array([[  0,   0,   0,   0,   0,   0],
       [  0,  10,  20,  30,  40,  50],
       [  0,  20,  40,  60,  80, 100],
       [  0,  30,  60,  90,  120, 150],
       [  0,  40,  80,  120, 160, 200],
       [  0,  50,  100, 150,  200, 250]])
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
# 二维数组与标量的广播计算
>>> a + 2
array([[3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
# 2x3数组与2x1数组之间的广播
# 把[1]广播到a的第一行,[2]广播到a的第二行
>>> a + np.array([[1],[2]])
array([[2, 3, 4],
       [6, 7, 8]])

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