这在处理数据集合、筛选数据等场景中非常有用。 以下是使用Numpy broadcast_to函数的示例代码: python 代码运行次数:0 代码运行 importnumpyasnp# 创建掩码数组mask=np.array([True,False,True])# 将掩码数组广播到指定形状broadcasted_mask=np.broadcast_to(mask,(3,4))print(broadcasted_mask) 输出结果为: 代码...
NumPy库中的numpy.broadcast，numpy.broadcast_to，numpy.broadcast_arrays和numpy.broadcast_shapes函数用于将数组广播到新的形状。numpy.broadcast1. 函数作用numpy.broadcast函数用于根据输入数组的形状自动执行广播操作。2. 参数说明和返回值numpy.broadcast函数的参数如下：*args：输入的数组对象，参数数量可变。返回值：返...
无涯教程-NumPy - broadcast_to函数 此功能将数组广播为新维度,它返回原始数组的只读视图,如果新维度不符合NumPy的广播规则,则该函数可能会引发ValueError。 注意-此功能自版本1.10.0 起可用。 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...
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) import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) print(a) print(np.broadcast...
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).reshape(1,4) ...
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 importnumpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4)print ('原数组:')print(a)print ('\n')print ...
numpy.broadcast_to(array, shape, subok) 实例 import numpy as np a = np.arange(4).reshape(1,4) print ('原数组:') print (a) print ('\n') print ('调用 broadcast_to 函数之后:') print (np.broadcast_to(a,(4,4))) 输出结果为: ...
>>> y = np.broadcast_to(x, (3, 3), subok=True) >>> y.mask False >>> y.mask = np.broadcast_to(x.mask, y.shape) >>> y masked_array(data = [[2 -- 4] [2 -- 4] [2 -- 4]], mask = [[False True False]
numpy.broadcast_tonumpy.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) print ('原数组:') print (...
该函数接受以下参数。 numpy.broadcast_to(array,shape,subok) 例子 importnumpyasnp a=np.arange(4).reshape(1,4)print'原数组:'print a print'\n'print'调用 broadcast_to 函数之后:'print np.broadcast_to(a,(4,4)) 输出如下: [[0123][0123][0123][0123]] ...