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...
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))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 原数组: [[0 1 2 3]] 调用broadcast_to 函数之后: [[0 1 2 ...
importnumpy 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: 原数组:[[0123]]调用broadcast_to函数之后:[[0123][0123][0123][0123]] numpy.expand_dims (np.expand_dims) ...
numpy.broadcast_to 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.broadcast_arrays 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.expand_dims 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示例 其他类似概念 官方链接 numpy.squeeze 存在的特殊意义 原理 使用场景 用法及示...
In [1]: import numpy as np 1. In [2]: num = np.arange(4).reshape(1,4) In [3]: num Out[3]: array([[0, 1, 2, 3]]) In [4]: np.broadcast_to(num, (4,4)) Out[4]: array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]) numpy.ex...
numpy.ravel() 将多维数组中的元素以一维数组的形式展开,该方法返回数组的视图(view),如果修改,则会影响原始数组。语法格式如下: numpy.ravel(a, order='C') 实例如下: import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print ('原数组:') ...
NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比Python内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。下表列举了常用 NumPy 基本类型。 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 False)int_ 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64)intc 与 C 的 int 类型一...
numpy.ravel() 将多维数组中的元素以一维数组的形式展开,该方法返回数组的视图(view),如果修改,则会影响原始数组。语法格式如下: numpy.ravel(a, order='C') 实例如下: import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print ('原数组:') ...
(3, 3)try:result2=array3+array2exceptValueErrorase:print("错误的广播运算结果:")# 打印错误信息print(e)# 使用 np.broadcast_arrays 检查广播后的形状# np.broadcast_arrays 是 NumPy 中用于返回广播后的数组的函数# 传入两个数组作为参数broadcasted_arrays=np.broadcast_arrays(array3,array1)print("广播...
Python入门教程(五):Numpy计算之广播 广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能,它能够操纵不同大小和形状的数组,这就是我们所说的广播。 01 广播简介 对于同样大小的数组,二元运算符是对相应元素逐个计算,如例1所示。 广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组。