陣列的廣播機制

1、讓所有輸入陣列都向其中shape最長的陣列看齊，shape中不足的部分都通過在前面加1補齊。

2、輸出陣列的shape是輸入陣列shape的各個軸上的最大值。

3、如果各個輸入陣列的對應軸的長度相同或者其長度為1時，這樣的陣列之間能夠用來計算，否則

出錯。4、 當輸入陣列的某個軸的長度為1時，沿著此軸運算時都用此軸上的第一組值

#建立二維陣列

arr1 = np.arange(4).reshape(2,2)
print(arr1)
print(arr1.shape) #(2, 2)
'''[[0 1]
[2 3]]
(2, 2)'''
arr2 = np.array([1,2])
print(arr2)
print(arr2.shape) #(2,)
'''[1 2]
(2,)'''

Numpy陣列的廣播機制

numpy陣列不需要迴圈遍歷，即可對每個元素執行批量的算術運算操作 向量化運算 當兩個陣列大小 numpy.shape 不同時，進行算術運算會出現廣播機制。陣列在進行向量化運算的時，要求陣列形狀時相等的。當形狀不等的陣列執行算術運算的時候，就會出現廣播機制，該機制會對陣列進行擴充套件，使陣列的sha...

Numpy中陣列的廣播機制總結

numpy中的對於陣列間的算術運算採用 元素一 一對應 的計算機制,因而一般要求兩個陣列的形狀相同才能進行陣列間的算術運算,但是在某些情況中，numpy中允許符合一定規則的不同形狀的陣列進行算術運算。廣播的核心規則如下 上面的規則可能看起來比較難懂，簡單來說就是低維陣列要想被拓展成和高維陣列一樣的形...

pytorch的廣播機制

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