Python numpy broadcast_to用法及代码示例本文简要介绍 python 语言中 numpy.broadcast_to 的用法。 用法: numpy.broadcast_to(array, shape, subok=False)将数组广播到新形状。参数: array: array_like 要广播的数组。 shape: 元组或int 所需阵列的形状。单个整数 i 被解释为 (i,)。 subok: 布尔型,可选 ...
numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 实例如下: import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) print("原数组",a) print ('调用 broadcast_to 函数之后:') print (np.broadcast_to(a,(4,4))) --- 输出结果如下: 原数组 [[0 1 2 3]] 调用broadcast_to 函数之后: [[0 1 2 3]...
numpy.broadcast_to() 函数用于将一个数组广播(broadcast)为指定的形状。广播是一种将较小数组“扩展”以匹配较大数组形状的方式。本文主要介绍一下NumPy中broadcast_to方法的使用。 numpy.broadcast_to numpy.broadcast_to(array, shape, subok=False) [source] 将数组广播为新shape。 参数: array:array_like 要...
该函数采用以下参数。 numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 1. import numpy as np a=np.arange(4).reshape(1,4) print 'The original array:' print a print '\n' print 'After applying the broadcast_to function:' print np.broadcast_to(a,(4,4)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
numpy.broadcast_to()函数将数组广播为新形状。 用法:numpy.broadcast_to(array, shape, subok = False) 参数: array:[array_liket]要广播的数组。 shape:[元组]所需数组的形状。 subok:[bool,可选]如果为True,则子类将为passed-through,否则默认情况下,返回的数组将被强制为base-class数组。
1.numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只 读视图。它通常不连续。如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。该函数接受以下参数: numpy.broadcast_to(array, shape, subok) importnumpyasnp a = np.arange(4).reshap...
numpy.broadcast_to numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。 numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 实例 import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) ...
numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 实例如下: import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) print("原数组",a) print ('调用 broadcast_to 函数之后:') print (np.broadcast_to(a,(4,4))) --- 输出结果如下: 原数组 [[0 1...
numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。 如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError。 numpy.broadcast_to(array,shape,subok) numpy.expand_dims numpy.expand_dims 函数通过在指定位置插入新的轴来扩展数组形状,函数格式如下: ...
numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 例子(Example) import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) print 'The original array:' print a print '\n' print 'After applying the broadcast_to function:' print np.broadcast_to(a,(4,4)) ...