维度:索引的数量
形状:数组在每个维度上的大小
大小:数组中元素的总数。
尺寸的计算方法是将每个维度的尺寸相乘。我们来做一个简单的例子。...0, 2, 9],
[3, 0, 8, 0]])
arr.ndim
2
arr.shape
(3,4)
arr.size
12
使用NumPy进行的算术运算通常按元素进行...图中所示的拉伸只是概念上的。NumPy实际上并不对标量进行复制,以匹配数组的大小。相反,在加法中使用原始标量值。因此,广播操作在内存和计算方面非常高效。
我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...在下面的示例中,我们有一个形状为(3,4)的二维数组。标量被加到数组的所有元素中。...第一个数组的形状是(4,1),第二个数组的形状是(1,4)。由于在两个维度上都进行广播,因此所得数组的形状为(4,4)。
?
当对两个以上的数组进行算术运算时,也会发生广播。同样的规则也适用于此。