Numpy廣播域是什么

這篇文章主要介紹“Numpy廣播域是什么”，在日常操作中，相信很多人在Numpy廣播域是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Numpy廣播域是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

NumPy廣播(Broadcast)，廣播(Broadcast)是 numpy 對不同形狀(shape)的數組進行數值計算的方式， 對數組的算術運算通常在相應的元素上進行。

不同形狀指的是，大小不同當然不是指的維度，但是要求數組各維度的長度相同

例如：

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
print(arr)
arr2 = np.array([1,2,3])

arr是4*3的二維數組 arr2 是1*3的一維數組 ，二維數組中的一維數組 長度是3 ，而一維數組的長度也是三，所以只有滿足這樣的條件才可以進行計算。

如果想要知道他們是如何進行計算的請看下面的圖片

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
print(arr)
arr2 = np.array([1,2,3])
print(arr2)
print(arr*arr2)

我們知道arr 和arr 數組的維度是不相同的，如果在普通的運算中，如果我們想對它們元素到元素之間進行相乘或者相加減，顯然是不可能的，但是在numpy中是可以對不同維度的數組進行乘除加減操作的，因為numpy中的數組具有廣播功能。低維度的數組會擴展到和多維數組相同大小

我們可以這樣認為，arr2是一維數組，它和二維數組arr 進行乘法運算，arr2 中的每一元素依次會和二維數組的每一個元素相乘。但是對廣播來說不能這樣簡單認為：

arr2

arr2經過廣播后

arr數組

廣播操作具有延伸性，它會將低維度的數組，延伸成為和高維度一樣大小的數組，然后在對他們進行乘除加減操作。

有的朋友會問，二維數組乘以一維數組它們得到的結果是多大維度的。

顯然結果是二維數組，如果測試該數組的維度，請將該數組點上一個 ndim 方法名 arr.ndim

NumPy廣播的規則

• 讓所有輸入數組都向其中形狀最長的數組看齊，形狀中不足的部分都通過在前面加 1 補齊。

• 輸出數組的形狀是輸入數組形狀的各個維度上的最大值。

剛才看到 輸入數組 arr 是 4 x 3 arr2 是 1 x 3 ，輸出數組 result 是 4 x 3 最大值是不是 4 x 3 啊

• 如果輸入數組的某個維度和輸出數組的對應維度的長度相同或者其長度為 1 時，這個數組能夠用來計算，否則出錯。

arr 是二維，arr2是一維，我們需要拿arr中的一維數組和arr2比較觀察他們的長度（行元素個數）是否相同，或者arr2中只有一個元素，才能進行計算否則會報錯

兩個輸入數組對應維度的元素個數相同：

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
arr2 = np.array([2,3,4])

低維度的元素個數（長度）為 1

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
arr2 = np.array([2])

報錯案例： 低維度的數組多一個元素或者少一個元素都不行，但排除元素個數為1的可能性

低維度數組的元素少一個
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
arr2 = np.array([2,3])
報錯提示：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (2,) 
低維度數組的元素多一個
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
arr2 = np.array([2,3,4,5])
報錯提示：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (4,) 
正確 ： 低維度數組維度的值（元素個數）為1個
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
arr2 = np.array([3])
result = arr*arr2
結果：
[[ 1  2  3]            arr
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]
 
[3]                    arr2
 
 
[[ 3  6  9]           result
 [12 15 18]
 [21 24 27]
 [30 33 36]]

當輸入數組的某個維度的長度為 1 時，沿著此維度運算時都用此維度上的第一組值。

簡單理解：對兩個數組，分別比較他們的每一個維度（若其中一個數組沒有當前維度則忽略），滿足：

• 數組擁有相同形狀。

• 當前維度的值相等。

• 當前維度的值有一個是 1。

numpy中的數組具有廣播性，廣播性就是延伸性，比較低的維度數組會延伸到和維度較大的數組一樣的大小，這里的低維度指的是一維數組，如果是其它維度就要做操作的兩個數組的維數相同和各維度的長度是否相同不同則不可以進行廣播操作。numpy只針對一維數組且各維度的長度要相同，或者其中一個數組只有一個元素。

到此，關于“Numpy廣播域是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！