NumPy廣播機制

NumPy 中的廣播機制（Broadcast）旨在解決不同形狀數組之間的算術運算問題。我們知道，如果進行運算的兩個數組形狀完全相同，它們直接可以做相應的運算。示例如下：

import numpy as np a = np.array([0.1,0.2,0.3,0.4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b print(c)

輸出結果如下：

[ 1. 4. 9. 16.]

但如果兩個形狀不同的數組呢？它們之間就不能做算術運算了嗎？當然不是！為了保持數組形狀相同，NumPy 設計了一種廣播機制，這種機制的核心是對形狀較小的數組，在橫向或縱向上進行一定次數的重復，使其與形狀較大的數組擁有相同的維度。

當進行運算的兩個數組形狀不同，Numpy 會自動觸發廣播機制。示例如下：

import numpy as np a = np.array([[ 0, 0, 0],[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]]) #b數組與a數組形狀不同 b = np.array([1,2,3]) print(a + b)

輸出結果為：

[[ 1 2 3] [11 12 13] [21 22 23] [31 32 33]]

下圖 1 ：通過數組 a 、b 的運算展示了廣播機制的實現流程。

圖1：Numpy 數組廣播機制

4x3 的二維 a 數組 與 1x3 的一維 b 數組相加，本質上可以理解為 b 數組在縱向上向下拓展 3 次（將第一行重復 3 次），從而生成與 a 數組相同形狀的數組，之后再與 a 數組進行運算。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NumPy广播机制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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