NumPy-什么是广播？

Question

我不懂广播。该文档解释了广播规则，但似乎没有用英语对其进行定义。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充较小尺寸的数组以执行操作时。但这不起作用：

>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,) 

该错误消息暗示我走在正确的道路上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的示例，说明何时可以正常播放，什么时候不可用？

Answer 1

术语“广播”描述了 numpy 在算术运算期间如何处理不同形状的数组。

这基本上是 numpy 扩展数组运算域的一种方式。

广播的唯一要求是对齐数组维度的方法，以便：

• 对齐的尺寸相等。
• 对齐的维度之一是 1。

因此，例如如果：

x = np.ndarray(shape=(4,1,3))
y = np.ndarray(shape=(3,3))

你不能像这样对齐 x 和 y：

4 x 1 x 3
3 x 3

但你可能会喜欢这样：

4 x 1 x 3
    3 x 3

像这样的操作会产生什么结果？

假设我们有：

x = np.ndarray(shape=(1,3), buffer=np.array([1,2,3]),dtype='int')
array([[1, 2, 3]])

y = np.ndarray(shape=(3,3), buffer=np.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1]),dtype='int')
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])

该操作x + y将导致：

array([[2, 3, 4],
       [2, 3, 4],
       [2, 3, 4]])

我希望你能明白其中的意思。如果您没有，您可以随时在此处查看官方文档。

干杯!