本篇文章给大家带来的内容是关于python中Numpy的广播原则的代码解析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
为了了解这个原则，首先我们来看一组例子：
# 数组直接对一个数进行加减乘除，产生的结果是数组中的每个元素都会加减乘除这个数。 In [12]: import numpy as np In [13]: a = np.arange(1,13).reshape((4, 3)) In [14]: a * 2 Out[14]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18], [20, 22, 24]]) # 接下来我们看一下数组与数组之间的计算 In [17]: b = np.arange(12,24).reshape((4,3)) In [18]: b Out[18]: array([[12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19, 20], [21, 22, 23]]) In [19]: a + b Out[19]: array([[13, 15, 17], [19, 21, 23], [25, 27, 29], [31, 33, 35]]) In [20]: c = np.array([1,2,3]) In [21]: a+c Out[21]: array([[ 2, 4, 6], [ 5, 7, 9], [ 8, 10, 12], [11, 13, 15]]) In [22]: d = np.arange(10,14).reshape((4,1)) In [23]: d Out[23]: array([[10], [11], [12], [13]]) In [24]: a + d Out[24]: array([[11, 12, 13], [15, 16, 17], [19, 20, 21], [23, 24, 25]]) # 从上面可以看出，和线性代数中不同的是，m*n列的m行的一维数组或者n列的一维数组也是可以计算的。
这是为什么呢？这里要提到numpy的广播原则：
如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行。在上面的代码中，a的维度是（4，3），c的维度是（1，3）；d的维度是（4，1）。所以假设有两个数组，第一个的维度是（x_1, y_1, z_1），另一个数组的维度是（x_2, y_2, z_2），要判断这两个数组能不能进行计算，可以用如下方法来判断：
if z_1 == z_2 or z_1 == 1 or z_2 == 1: if y_1 == y_2 or y_1 == 1 or y_2 == 1: if x_1 == x_2 or x_1 == 1 or x_2 == 1: 可以运算 else: 不可以运算 else: 不可以运算 else: 不可以运算
这里需要注意：（3，3，2）和（3，2）是可以运算的，因为对于二维数组（3，2）也可以表示为（1，3，2），套用上述的规则是完全适用的，同理：（4，2，5，4）和（2，1，4）也是可以进行运算的。
以上是python中Numpy的广播原则的代码解析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
