numpy broadcasting

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">numpy中的Broadcasting（广播）机制：</span>

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">当numpy的两个数组做运算时，当两个运算数组的shape满足：（1）两个多维数组的shape从右端开始有相等的（2）多维数组的某一维度为1  时可以做运算。但是需要注意的是，一维数组只有在维数相等时才能做运算，如</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">x=np.arange(4)</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">此时x的shape大小为（4L，），判断能否进行broadcast运算时，要写成4（只有最右端这一个数）。</span>

a = np.array([0.0, 10.0, 20.0, 30.0])
b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
a[:, np.newaxis] + b
array([[  1.,   2.,   3.],
       [ 11.,  12.,  13.],
       [ 21.,  22.,  23.],
       [ 31.,  32.,  33.]])

此处的np.newaxis函数是用来增加数组的轴数的，使用过该函数后数组a[:, np.newaxis]的维数是（4,1），注意和原始数组a的(4,)不同。