ufunc()函数的广播机制

NumPy 1.认识NumPy数组 属性 具体说明 ndarray.ndim 维度个数,也就是数组轴的个数,比如一维、二维、三维等 ndarray.shape 数组的维度。整数元组,表示每个维度数组的大小。例:一个n行和m列的数组,它的shape属性为(n,m) ndarray.size 数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积 ndarray.dtype 数组中元素类型的对象,可用Python类型与NumP特有的数据类型指定 nd... 阅读详情

广播是指不同形状的数组之间执行算数运算的方式,需要遵循4个原则:

1.让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐

2.输入数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值

3.如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错。

4.当输入数组的某个轴的长度为1时,沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。

import numpy as np

# 创建数组
arr1 = np.array([[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]])
print('arr1:', arr1)
print('arr1形状:', arr1.shape)

arr2 = np.array([[1, 2, 3, 4]])
print('arr2:', arr2)
print('arr2形状:', arr2.shape)

arr3 = np.array([[1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3]])
print('arr3:', arr3)
print('arr3形状:', arr3.shape)

# 执行上述两个数组相加
arr_new = arr1 + arr2
print('arr_new:', arr_new)

# 不满足广播机制
arr_new = arr1 + arr3
print('arr_new:', arr_new)

"""
让所有的shape向最长的看齐
arr1 (2,4,5)
arr2 (4,1) 补齐 (1,4,1)
arr3 (5,)  补齐 (1,5,1)
"""

 

ufunc函数常用运算、ufunc函数广播机制——《Python数据分析与应用》笔记 ufunc 函数全称为通用函数,是一种能够对 数组 中的所有元素进行操作的函数。 Numpy ufunc函数常用的 ufunc 函数运算数组的四则运算数组的比较运算逻辑运算ufunc 函数的广播机制 常用的 ufunc 函数运算 常用的 ufunc 函数运算有四则运算、比较运算和逻辑运算等。 数组的四则运算 数组间的四则运算是对每个数组中的对应位置的元素分别进行四则运算,所以进行四则运算的两个数组的 形状必须相同,如果不同,在满足一定条件下,数组广播之后还可以进行运算。 # 数组相加 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([4, 5, 6]) print(' 立即下载

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