3. 示例下面是一些示例，展示了如何使用numpy.broadcast_to函数：import numpy as np# 示例1：将一维数组广播为二维数组a = np.array([1, 2, 3])b = np.broadcast_to(a, (2, 3))print(b)# 输出：# [[1 2 3]# [1 2 3]]# 示例2：将标量广播为三维数组c = np.broadcast_to(5, (2, 3,...
代码#1 : # Python program explaining# numpy.broadcast_to() function# importing numpy as geekimportnumpyasgeek arr=geek.array([1,2,3,4])gfg=geek.broadcast_to(arr,(4,4))print(gfg) Python Copy 输出: [[1 2 3 4] [1 2 3 4] [1 2 3 4] [1 2 3 4]] 代码#2 : # Python progra...
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...
4]. The numpy.broadcast_to() function is then used to create a new array with shape (3, 3) by repeating the values of 'a'. The resulting array has the values [[2, 3, 4], [2, 3, 4], [2, 3, 4]].
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中broadcast_to方法的使用。 原文地址:Python numpy.broadcast_to函数方法的使用...
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 (...
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 ...
Python numpy 入门系列 13 数组操作(修改数组维度 ),修改数组维度维度描述broadcast产生模仿广播的对象broadcast_to将数组广播到新形状expand_dims扩展数组的形状squeeze从数组的形状中删除一维条目numpy.broadcastnumpy.broadcast用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该
numpy.broadcast_to 是NumPy 库中的函数,用于将数组广播到指定形状。 原理 numpy.broadcast_to 函数将输入数组广播到指定形状,返回一个广播后的视图。 使用场景 常用于将数组扩展到指定形状,进行广播操作以满足计算要求。 用法及示例 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) broadcasted_arr = np.bro...
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 10importnumpyasnp a = np.arange(4).reshape(1,4)print('原数组:')print(a...