NumPy 广播(Broadcast)

广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。

如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。

实例

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b print (c)

输出结果为：

[ 10  40  90 160]

当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。如：

import numpy as np a = np.array([[ 0, 0, 0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]]) b = np.array([1,2,3]) print(a + b)

输出结果为：

[[ 1  2  3]

 [11 12 13]

 [21 22 23]

 [31 32 33]]

下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。

4x3 的二维数组与长为 3 的一维数组相加，等效于把数组 b 在二维上重复 4 次再运算：

import numpy as np a = np.array([[ 0, 0, 0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]]) b = np.array([1,2,3]) bb = np.tile(b, (4, 1)) print(a + bb)

输出结果为：

[[ 1  2  3]

 [11 12 13]

 [21 22 23]

 [31 32 33]]

广播的规则:

简单理解：对两个数组，分别比较他们的每一个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），满足：

若条件不满足，抛出 "ValueError: frames are not aligned" 异常。