1如果两个数组的维度相同,直接对每个位置的元素进行运算。 2如果两个数组在某个维度上长度不同,较长的数组会沿着较短的数组进行扩展。 3如果两个数组在所有维度上都不匹配,那么将会创建一个足够大的数组来容纳两个数组,并将较小的数组扩展为匹配的尺寸。 2. 广播规则的应用 广播允许NumPy在执行算术运算时,自动...
numpy_time = time.process_time()-start # comparison math_time, numpy_time, math_time/numpy_time reduce 操作 这是NumPy 内置的通用函数,如果需要这样的计算,建议直接使用,不要自己实现。 沿着轴对数组进行操作,相当于将运算符插入到沿轴的所有子数组或者元素当中。 格式为:.reduce (array=, axis=0, dty...
下列关于数组运算的描述错误的是( )。 A、在NumPy中,大小相等的数组之间的任何计算都会应用到元素级 B、广播机制表示对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样 C、标量运算会产生一个与数组具有相同数量的行和列的新矩阵,其原始矩阵的每个元素都被相加、
numpy 的广播机制是指在执行算术运算时处理不同 shape 的数组的方式。在一定规则下,较小的数组在较大的数组上广播,从而使得数组具有兼容的 shape。 a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = 2.0 a * b 1. 2. 3. 发现这两个计算的结果是一样的,但第二个是有广播机制在发挥作用。 广播规则 在两个数组...
重点介绍广播机制以及针对高维数组的轴操作,最后对 NumPy 的 C 语言扩展作了介绍。 1广播 NumPy 运算通常是在两个数组的元素级别上进行的。最简单情况就是,两个具有完全相同 shape 的数组运算,如下面例子所示, a= np.array([1.0,2.0,3.0])b = np.array([2.0,2.0,2.0])a * b ...