如何在两个不同的二维数组上进行广播(Python / numpy)

在Python和numpy中，可以使用广播（broadcasting）功能在两个不同的二维数组上进行操作。广播是一种numpy的强大功能，它允许不同形状的数组在一起进行数学运算，而无需进行显式的复制或重复操作。

广播的原则是，当两个数组的维度不同时，numpy会自动调整较小数组的形状，使其与较大数组的形状相匹配，从而使它们能够进行元素级别的操作。

下面是在两个不同的二维数组上进行广播的步骤：

1. 导入numpy库：

import numpy as np

1. 创建两个不同形状的二维数组：

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 形状为(2, 3)的数组
b = np.array([[10], [20]])  # 形状为(2, 1)的数组

1. 进行广播操作：

result = a * b

在这个例子中，数组a的形状是(2, 3)，数组b的形状是(2, 1)。根据广播的原则，numpy会自动将数组b的形状调整为(2, 3)，使其与数组a的形状相匹配。然后，对应位置的元素进行相乘操作，得到结果数组result。

广播的优势在于它能够简化代码，避免了显式的循环操作。它在处理大规模数据时非常高效，并且可以应用于各种科学计算和数据分析的场景中。

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