术语描述了numpy如何在算术操作中处理不同形状的数组。Example 2 :
a = array([1.0,2.0,3.0])a * b
>我们可以认为,在算术运算期间,标量b被拉伸成一个形状与a相同的数组。Numpy足够聪明地使用原始标量值,而无需实际复制,因此广播操作尽可能具有内存和计算效率(b是标量,而不是数组)。由@Eric在中</
我正在研究一些图像分析算法,并试图使用numpy进行最小二乘拟合。=b型方程中简单的A矩阵。现在,在这个测试用例中,我的映像基本上是一个简单的2x2映像,并且在每个点上我都有两个度量。所以,在我的例子中,我模拟如下:x = x.reshape((2,2,2))
现在,这代表了我的三维图像# fit at pixel (0,