broadcast_like(lhs=None, rhs=None, lhs_axes=_Null, rhs_axes=_Null, out=None, name=None, **kwargs) 参数: lhs:(NDArray) - 第一个输入。 rhs:(NDArray) - 第二个输入。 lhs_axes:(Shape or None, optional, default=None) - 在第一个输入数组中执行广播的轴 rhs_axes:(Shape or None, ...
broadcast_like(mx.nd.ones((2,3,3))) >>> y.asnumpy() array([[[ 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2.]], [[ 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1.], [ 2., 2., 2.]]], dtype=float32) 相关用法 Python mxnet.ndarray.NDArray.broadcast_to用法及代码示例 ...
与Python 句法一样,a//b 表示 a 除 b(除法的商),x**n 表示 xⁿ。 正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样,标量也会被转换成数组,这个过程在 NumPy 中被称为广播(broadcast)。 大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数: 标量积有自己的运算符: 执行三角函数时也无需循环: 我们可以在整...
broadcast_like(t_in) dTdt = dT/delta_t_bcast /units.sec # 温度平流 adv_T = np.zeros((time.shape[0],lev.shape[0],lon.shape[1],lat.shape[2])) for j in range(time.shape[0]): for i in range(lev.shape[0]): adv_T[j,i] = advection(to_np(t_in[j,i]),u=to_np(u_...
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...
'bitwise_or', 'bitwise_xor', 'blackman', 'block', 'bmat', 'bool', 'bool8', 'bool_', 'broadcast', 'broadcast_arrays', 'broadcast_to', 'busday_count', 'busday_offset', 'busdaycalendar', 'byte', 'byte_bounds', 'bytes0', 'bytes_' 'c_', 'can_cast', 'cast', 'cbrt', '...
1. numpy.broadcast() numpy.broadcast用于模仿广播的对象,它返回一个对象,该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。 该函数使用两个数组作为输入参数,实例如下: import numpy as np x = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([4, 5, 6]) # 对y广播x b = np.broadcast(x, y) ...
*'broadcast': results will be broadcast to the original shape of the DataFrame, the original indexandcolumns will be retained.Thedefaultbehaviour(None) dependsonthereturnvalueof the applied function: list-like results will be returnedasa Series ...
然而,以上的差异并没有真正体现出 ndarray 的优势之所在,ndarray 的精髓在于 numpy 的两大特征:矢量化(vectorization)和广播(broadcast)。矢量化可以理解为代码中没有显式的循环、索引等,广播可以理解为隐式地对每个元素实施操作。矢量化和广播理解起来有点抽象,我们还是举个栗子来说明一下吧。 例题:a 和 b 是等...
DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …]) #应用函数 DataFrame.applymap(func) #Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e. DataFrame.aggregate(func[, axis]) #Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callables ...