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使用3d阵列的numpy广播

array-broadcasting numpy arrays python

Alex · 技术社区 · 7 年前

x=np.arange(3)[:,np.newaxis]
y=np.arange(3)
x+y=
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

对于类似于以下矩阵的三维矩阵,使得[i]中的每个元素被视为1D向量,如上例所示?

a=np.zeros((2,2,2))
a[0]=1
b=a
result=a+b

导致

result[0,0]=array([[2, 2],
                   [2, 2]])

result[0,1]=array([[1, 1],
                   [1, 1]])

result[1,0]=array([[1, 1],
                   [1, 1]])

result[1,1]=array([[0, 0],
                   [0, 0]])

2 回复 | 直到 7 年前

akuiper 7 年前

可以按照与1d阵列相同的方式执行此操作,即在轴0和轴1之间插入一个新轴 a 或 b

a + b[:,None]    # or a[:,None] + b

(a + b[:,None])[0,0]
#array([[ 2.,  2.],
#       [ 2.,  2.]])

(a + b[:,None])[0,1]
#array([[ 1.,  1.],
#       [ 1.,  1.]])

(a + b[:,None])[1,0]
#array([[ 1.,  1.],
#       [ 1.,  1.]])

(a + b[:,None])[1,1]
#array([[ 0.,  0.],
#       [ 0.,  0.]])

L_W 4 年前

自从 a 和 b 都是一样的形状,比如说 (2,2,2) a+b 确实有效。广播的工作方式是,它以相反的顺序匹配操作数的维数,从最后一个维数开始向上(例如,在二维情况下考虑行之前的列)。如果尺寸匹配,则考虑下一个尺寸。

如果尺寸不匹配,并且其中一个尺寸是 1 然后重复该操作数的维数以匹配另一个操作数(例如,如果 a.shape = (2,1,2) 和 b.shape = (2,2,2) 然后,第1维的值 一 (2,2,2) )

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