Python v/s MATLAB中的Repmat
Python v/s MATLAB中的Repmat
提问于 2018-06-21 04:43:43
对于给定的矩阵，我从行中减去每行的最大值。在MATLAB中，我会这样做
Xm = X - repmat(max(X,[],2), 1, size(X,2));对于Python，我一直在尝试
Xm = X - np.matlib.repmat(np.max(X,axis = 1), 1, len(X[0]))，但是没有用！
我到底错过了什么？非常感谢。
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发布于 2018-06-21 06:03:51
在Python/NumPy中，不需要显式复制一个数组以使其与另一个数组匹配。尺寸为1的尺寸(单件尺寸)为automatically expanded in a process they call "broadcasting"。
例如，给定
X = np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])你可以写
X - np.max(X, axis=0)np.max返回的数组的形状为(5,)，与X ((3, 5))的形状兼容。NumPy从最后一个维度开始对齐形状，如果一个数组比另一个数组的维度少，则在前面填充单个维度。
然而，这个过程有时需要一点帮助。因为np.max返回的数组比输入的维数少，所以广播通常不能。匹配这些数组。例如，X - np.max(X, axis=1)不起作用。
最好的解决方案是对np.max使用keepdims参数
X - np.max(X, axis=1, keepdims=True)另一种选择是在索引中使用np.newaxis添加单例维度：
X - np.max(X, axis=1)[:, np.newaxis]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50956747
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