测试数组是否可广播到形状？

Question

测试数组是否可以广播到给定形状的最佳方法是什么？

trying的“pythonic”方法不适用于我的情况，因为目的是对操作进行惰性评估。

我在问如何在is_broadcastable下面实施：

>>> x = np.ones([2,2,2])
>>> y = np.ones([2,2])
>>> is_broadcastable(x,y)
True
>>> y = np.ones([2,3])
>>> is_broadcastable(x,y)
False

或者更好：

>>> is_broadcastable(x.shape, y.shape)

Answer 1

我真的认为你们想多了，为什么不简单点呢？

def is_broadcastable(shp1, shp2):
    for a, b in zip(shp1[::-1], shp2[::-1]):
        if a == 1 or b == 1 or a == b:
            pass
        else:
            return False
    return True

Answer 2

如果您只想避免实现具有给定形状的数组，可以使用 as_strided：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

def is_broadcastable(shp1, shp2):
    x = np.array([1])
    a = as_strided(x, shape=shp1, strides=[0] * len(shp1))
    b = as_strided(x, shape=shp2, strides=[0] * len(shp2))
    try:
        c = np.broadcast_arrays(a, b)
        return True
    except ValueError:
        return False

is_broadcastable((1000, 1000, 1000), (1000, 1, 1000))  # True
is_broadcastable((1000, 1000, 1000), (3,))  # False

这是内存高效的，因为 a 和 b 都由单个记录支持