Python科学计算扩展库numpy中的广播运算

首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。

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numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去，可以简化代码的编写（例如不需要编写循环）。

>>> import numpy as np

# 列向量

>>> a = np.arange(0,60,10).reshape(-1,1)

# 行向量

>>> b = np.arange(0,6) >>> a array([[ 0], [10], [20], [30], [40], [50]]) >>> b array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 数组与标量的加法，本质上也属于广播

# 把标量广播到数组上去，分别与数组中每个元素运算

>>> a[0] + b array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> a[1] + b array([10, 11, 12, 13, 14, 15])

# 6x1数组和1x6数组的广播

# 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行

>>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [10, 11, 12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23, 24, 25], [30, 31, 32, 33, 34, 35], [40, 41, 42, 43, 44, 45], [50, 51, 52, 53, 54, 55]]) >>> a * b array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0], [ 0, 10, 20, 30, 40, 50], [ 0, 20, 40, 60, 80, 100], [ 0, 30, 60, 90, 120, 150], [ 0, 40, 80, 120, 160, 200], [ 0, 50, 100, 150, 200, 250]])

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 二维数组与标量的广播计算

>>> a + 2 array([[3, 4, 5], [6, 7, 8]])

# 2x3数组与2x1数组之间的广播

# 把[1]广播到a的第一行，[2]广播到a的第二行

>>> a + np.array([[1],[2]]) array([[2, 3, 4], [6, 7, 8]])

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今日习题：

语句x = 3==3, 5执行结束后，变量x的值为_____________。