numpy广播规则的解决方法
numpy广播规则是指在进行数组运算时，对于不同形状的数组，numpy会自动调整其形状以满足运算要求。广播规则的解决方法包括以下几种：
- 形状一致：如果两个数组的形状完全一致，那么它们可以直接进行运算，无需进行广播。例如，两个形状为(3, 3)的数组可以直接相加。
- 维度扩展：如果两个数组的形状在某些维度上不一致，但其中一个数组的形状在这些维度上为1，那么可以通过扩展维度来使其形状一致。可以使用numpy的
np.newaxis或np.expand_dims函数来扩展维度。例如，对于形状为(3, 3)的数组a和形状为(3, 1)的数组b，可以通过b[:, np.newaxis]或np.expand_dims(b, axis=1)将b的形状扩展为(3, 3)，然后再进行运算。 - 广播规则：如果两个数组的形状在某些维度上不一致，且都不为1，那么numpy会根据广播规则进行形状的调整。广播规则的基本原则是从后向前比较数组的形状，在某个维度上，如果两个数组的形状相等或其中一个数组的形状为1，那么这个维度是兼容的，可以进行运算；如果两个数组的形状既不相等也不为1，那么这个维度是不兼容的，无法进行运算，会抛出异常。根据广播规则，numpy会自动调整数组的形状，使其在所有维度上兼容，然后进行运算。例如，对于形状为(3, 3)的数组a和形状为(3,)的数组b，可以直接相加，numpy会自动将b的形状调整为(1, 3)，然后进行运算。
numpy提供了一系列函数和方法来处理广播规则，常用的有np.broadcast_to、np.broadcast_arrays、np.newaxis、np.expand_dims等。具体使用方法可以参考numpy的官方文档：numpy broadcasting。
在腾讯云的产品中，与numpy广播规则相关的产品包括云服务器CVM、云数据库MySQL、云函数SCF等。这些产品可以提供高性能的计算和存储能力，支持各类应用场景，满足用户在云计算领域的需求。您可以访问腾讯云官网了解更多产品信息和使用指南。
相关·内容
2回答
将数组除以标量数组
python、arrays、numpy、multidimensional-array
如果我有一个数组，A，具有形状(n，m，o)和一个数组，B，具有形状(n，m)，是否有一种方法可以将a，m处的每个数组除以Bn，m处的标量，而没有列表理解？
>>> A.shape
(4,173,1469)
>>> B.shape
(4,173)
>>> # Better way to do:
>>> np.array([[A[i, j] / B[i, j] for j in range(len(B[i]))] for i in range(len(B))])
列表理解的问题是，它很慢，它不返回数组(所以您必须np.arr
浏览 2提问于2014-02-02得票数 1
回答已采纳
3回答
Numpy阵列广播规则
python、numpy、array-broadcasting
我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然，如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法，那么一切都很好。此外，如果你把多维数组乘以一个标量，它就能工作。这我能理解。
但是如果你有两个不同形状的N维数组，我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播，一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的，或者其中一个必须是一个。
好的，我假设尾轴是指N数组中的M x N。因此，这意味着如果我试图用相同的列数乘两个二维数组(矩阵)，它应该能工作吗？只是它不..。
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
浏览 16提问于2012-06-24得票数 26
回答已采纳
3回答
通过分配项来乘Numpy数组
python、arrays、numpy、matrix、multiplication
文件中有两个一维的numpy数组。
'test1'=(2,3)
'test2'=(5,6,7)
我想把它们相乘
t=(10、12、14、15、18、21)
我正在使用这个程序
import numpy as np
a=open('test1')
b=open('test2')
c=open('test3','w+')
t1=np.loadtxt(a)
t2=np.loadtxt(b)
t=t1*t2
print >> c, t
当我运行程序时，我会得到以下错误..
ValueErro
浏览 2提问于2014-04-06得票数 1
回答已采纳
4回答
不同形状NumPy数组的元素乘法
numpy、matrix、vector、linear-algebra、multiplication
当我使用numpy.multiply(a,b)将numpy数组与形状(2, 1),(2,)相乘时，我得到一个2乘2的矩阵。但我想要的是基于元素的乘法。
我不熟悉numpy的规则。有人能解释一下这里发生了什么吗？
浏览 0提问于2018-07-15得票数 0
1回答
多维矩阵中向量的点积(python，numpy)
python、numpy、matrix、vector、dot-product
我有两个矩阵A，B，NxKxD维，我想得到矩阵C，NxKxDxD维数，其中Cn，k= An，k，k.T (这里"x“表示维数Dx1和1xD的矩阵的乘积，所以结果必须是DxD维数)，所以现在我的代码看起来如下(这里A=B= X)：
def square(X):
out = np.zeros((N, K, D, D))
for n in range(N):
for k in range(K):
out[n, k] = np.dot(X[n, k, :, np.newaxis], X[n, k, np.newaxis, :])
浏览 0提问于2016-12-10得票数 0
1回答
MATLAB与Numpy乘法问题
matlab、numpy
我正在尝试在Python/Numpy中获得以下MATLAB结果。 MATLAB代码： A = reshape(ones(1, 12), 3,1,4);
B = reshape(ones(3, 1));
size(A .* B) % ans = 3 1 4 Numpy代码： A = np.ones(12).reshape((3,1,4))
B = np.ones(3).reshape((3,1))
(A * B).shape # (3, 3, 4) 问题： 如何更改Numpy代码以获得类似于MATLAB的结果？
浏览 9提问于2019-10-11得票数 0
回答已采纳
2回答
关于np.tile和numpy广播的混淆
python、arrays、numpy、broadcasting
假设我有一个二维numpy数组，A的形状是(m, n)。我想要创建一个三维数组B of shape (m, n, k)，这样B[:, :, l]就是任何切片l的A副本。我可以想出两种方法来做到这一点：
np.tile(A, (m, n, k))
或
np.repeat(A[:, :, np.newaxis], k, axis=-1)
第一种方法似乎更简单，但我提到了np.tile的文档：
Note: Although tile may be used for broadcasting, it is strongly
recommended to use numpy's broadcas
浏览 1提问于2018-01-23得票数 3
回答已采纳
1回答
numpy python:向量化距离函数，计算维数为(m，3)的2矩阵的成对距离
python、python-3.x、numpy、distance
我有两个数组A和B。A的形状是(m,3)，B的形状是(n，3)。 这些矩阵如下所示： A
#output
array([[ 9.227, -4.698, -95.607],
[ 10.294, -4.659, -94.606],
[ 11.184, -5.906, -94.675],
...,
[ 19.538, -91.572, -45.361],
[ 20.001, -92.655, -45.009],
[ 19.271, -92.726, -45.79 ]]) 所以它包含了每一行，一个三维点的坐标x，y，z。B遵循相同的格式。 我有这个函数(
浏览 41提问于2020-02-03得票数 2
回答已采纳
2回答
如何将四维python numpy数组乘以按第二维索引的向量
python、arrays、numpy
我有一个四维数组T (shape=(361,30,100,257))，我需要缩放一个30个元素的向量P。我需要得到的向量具有与原始T数组相同的形状，我需要缩放比例由T的第二个元素索引。我尝试了显而易见的方法： for i in range(len(PressFrac)):
theta = T[:,i,:,:]*(PressFrac[i]) 但是由此产生的theta失去了第二个维度。 我需要的是第一个、第三个和第四个维度乘以PressFraci，第二个维度(称为“lev”的数组)保持不变。 我尝试使用循环下面的np.expand_dims和np.insert来添加回第二个维度，但我得到了各
浏览 32提问于2019-01-12得票数 2
回答已采纳
1回答
形状(2，) (3,1)的Numpy点会产生误差，但乘法不会
python、numpy、matrix-multiplication
我正在寻找一个关于广播规则和乘法因子的numpy.dot方法的一点澄清。我已经创建了两个形状数组(2，)和(3)，它们可以通过添加一个新的轴(3,1形状)来乘以，但是即使添加了一个新的轴并变成(3,1)形状，它也不能通过np.dot方法实现。以下是完成的小测试。
x_1 = np.random.rand(2,)
print(x_1)
x_2 = np.random.rand(3,)
print(x_2)
> [ 0.48362051 0.55892736]
> [ 0.16988562 0.09078386 0.04844093]
x_8 = np.dot(x_1, x_
浏览 1提问于2017-06-18得票数 0
回答已采纳
2回答
将一维数组应用于2D数组的每个单元格，以创建三维数组
python、python-2.7、numpy、vectorization、array-broadcasting
给定Numpy中的2D数组和一维数组：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([2,4,6])
我想减去a-b，但不想得到：
Out[16]:
array([[-1, -2, -3],
[ 2, 1, 0]])
我想要这个代替：
array([[[-1, -3, -5], [0, -2, -4], [1, -1, -3]],
[[2, 0, -2], [3, 1, -1], [4, 2, 0]]])
如何实现速度的矢量化(即循环为否)？
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
回答已采纳
1回答
Numpy 1D阵列在广播时被视为列向量
python、numpy
在关于的文档中，说明了两个维度是兼容的，如果：
他们是平等的或者
其中一个是1
下面的一些例子说明了这一点，例如：
A (4d array): 8 x 1 x 6 x 1
B (3d array): 7 x 1 x 5
Result (4d array): 8 x 7 x 6 x 5
这似乎很明显。但是，当一维数组的形状与2d数组的第二轴的形状兼容时，我一直无法找到一个具体的示例/解释，说明为什么一维数组只能与2d数组广播。例如：
np.ones((2,3)) * np.arange(3)
array([[0., 1., 2.],
浏览 4提问于2020-02-17得票数 1
回答已采纳
2回答
创建数组a的nxm索引列表
python、array、numpy
以下是问题所在：
给定包含n个元素的numpy数组'a‘，用b表示其唯一值集
按升序表示数组b的大小。您需要创建一个n×m维的numpy数组，其中每一行的值必须为1，如果它等于数组b的给定索引的值，则在其他地方必须为0。
import numpy as np
def convert(a):
b = np.unique(sorted(a))
result = []
for i in a:
result.append((b == i) * 1)
return np.array(result)
a = np.array([1, 1, 2
浏览 0提问于2021-04-07得票数 4
回答已采纳
1回答
在特定轴上运行的Numpy功率ufunc
python、numpy、numpy-ufunc
我觉得奇怪的是numpy.power没有轴论..。这是因为有一种更好/更安全的方法来实现同样的目标(将3D数组中的每个2D数组提升到一维数组的功率)。
假设您有一个(3,10,10)数组(A)，并且希望将每个(10,10)数组提升到形状(3，)的数组B中元素的幂。你应该可以通过使用np.power(A,B,axis=0)来做到这一点，对吗？然而，它产生了以下TypeError：
TypeError: 'axis' is an invalid keyword to ufunc 'power'
既然权力似乎没有轴或轴的论点(尽管它是一个ufunc)，那么最好的方法是
浏览 0提问于2019-04-18得票数 3
回答已采纳
1回答
Python中多维矩阵的多维索引
python、numpy、matrix、matrix-indexing
我想使用多维索引矩阵来访问另一个多维矩阵。我的问题是，像np.newaxis这样的方法因为广播问题(形状不匹配)而无法工作。 我的数据矩阵的形状是(5001，3,240，16)。 import numpy as np
# n_examples, n_channels, n_pictures, n_meta_information
data = np.ones((5001, 3, 240, 16))
# select randomly 32 examples
batch_size = 32
possible_indices = np.arange(5001, dtype=np.int)
r
浏览 23提问于2020-11-06得票数 0
回答已采纳
2回答
表示为(40000，)的Python矩阵
python、numpy、matrix
我看到并执行了一个python程序，其中一个矩阵被分割成一个使用a[:,j]的列向量并传递到一个函数中。列向量具有维数40000x1。在跟踪输出时，我在函数中打印了a的尺寸，并打印了(40000,)。在该函数中，该矩阵与维数为b的1x40000矩阵相乘。我打印了结果的尺寸，它说结果也是1x40000。这怎麽可能？我已经读过a将是列向量(很明显)，但是产品如何生成1x40000矩阵呢？它不满足矩阵乘法规则。我在用numpy。
编辑：
代码：
def update_state(xk, sk, wx, wRec):
print("Sizes:")
print(xk.s
浏览 8提问于2016-06-07得票数 3
回答已采纳
2回答
在给定权向量的情况下，用numpy与一个矩阵相加
python、numpy、matrix
numpy是否提供了一种内建方式，使矩阵沿给定的权向量的轴相加？我的目标是将z作为输出：
q = np.array([[1, 2, 3], [10, 20, 30]])
w = [.3, .4]
z = (q[0] * w[0]) + (q[1] * w[1])
print z
>> [ 4.3 8.6 12.9]
如果没有，是否有一种利用numpy广播的有效方法来执行此操作？
浏览 0提问于2016-06-30得票数 0
回答已采纳
2回答
根据二维numpy阵列过滤三维numpy阵列
python、arrays、numpy、3d
我有一个带有形状的2D numpy数组(3024,4032)。
我有一个三维numpy阵列与形状(3024,4032，3)。
二维numpy阵列充满了0和1s。
3D numpy数组填充的值介于0到255之间。
通过查看2D数组值，我希望更改3D数组中的值。如果2D数组中的值为0，则沿最后一个轴将3D数组中的所有3个像素值更改为0。如果2D数组中的值为1，我不会更改它。
我已经检查过这个问题了，，但是它适用于两个维度相同的数组。在我的例子中，维度是不同的。
如何在两个数组中应用过滤，两个数组的大小在二维上相同，而在最后一个维度上没有大小？
浏览 11提问于2017-11-21得票数 6
回答已采纳
2回答
利用广播从三维阵列中减去一维数组(标量列表)
python、numpy
我有一个标量值的单向数组。
Y = np.array([1, 2])
我还有一个三维数组：
X = np.random.randint(0, 255, size=(2, 2, 3))
我试图从Y中减去X的每个值，所以我应该返回形状为(2，2，2，3)或可能(2，2，2，3)的Z。
我似乎想不出如何通过广播来做到这一点。
我试着改变了Y
Y = np.array([[[1, 2]]])
但不确定什么是正确的形状。
浏览 0提问于2019-01-21得票数 0
回答已采纳
3回答
NumPy --这能被矢量化吗？
python、numpy
正在编写一个新脚本，这是我第一次深入NumPy。内存的优势是显而易见的，但是矢量化是一个麻烦的概念。
我有两个代表XY点和框的NumPy数组，对于每一个点，我需要确定该点被找到相交的框。
这两个数组的结构如下：
>>> points
array([[40.00183, 20.005],
[39.9975, 20.0125],
[57.01822, 16.997]], dtype=float32)
>>> boxes
array([[40.00183, 20.005, 39.9975, 20.0125],
[39.9
浏览 7提问于2020-01-29得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
