在广播numpy数组的幕后发生了什么
在广播NumPy数组的幕后，发生了什么？
NumPy是Python中用于科学计算和数据分析的重要库。其中的广播功能使得不同形状的数组可以在某些情况下进行算术运算，而无需进行显式的形状转换或循环。在广播过程中，NumPy会自动处理不同形状的数组，使其具有相同的形状，并执行相应的操作。
在广播NumPy数组时，以下步骤会依次发生：
- 数组形状匹配：首先，NumPy会检查每个数组的形状，确保它们具有兼容的维度。如果某个维度的长度为1，那么它可以与任意其他长度匹配。
- 扩展维度：如果两个数组在某个维度上的长度不匹配，并且其中一个数组的长度为1，NumPy会自动在该维度上扩展数组，使其长度与另一个数组相等。
- 广播值：如果两个数组在某个维度上的长度都不匹配且不为1，则会引发广播错误。但是，如果其中一个数组是标量值（一个单独的数），则可以在该维度上进行广播。
- 执行运算：在完成广播后，NumPy会执行相应的运算，如加法、减法、乘法等。对于每个元素，NumPy会对应地应用运算。
广播的优势在于避免了显式循环和形状转换的复杂性，使得对不同形状的数组进行元素级操作更加方便和高效。
广播在许多应用场景中都非常有用，例如图像处理、信号处理、数据分析等领域。在这些场景下，广播可以方便地对不同尺寸的数据进行操作，而无需显式地重复和扩展数组。
对于腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下腾讯云的云计算产品：
- 云服务器（Elastic Compute Service，ECS）：提供弹性的计算资源，可用于部署和运行各种应用程序。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（TencentDB）：提供可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎，如MySQL、MongoDB等。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和工具，可用于构建和部署机器学习模型。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 云存储（COS）：提供高可用性、高可靠性的对象存储服务，适用于存储和传输各种类型的文件和数据。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上只是腾讯云的一些云计算产品示例，您可以根据实际需求选择适合您的产品。
相关·内容
1回答
我研究了关于广播https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.broadcasting.html的标准python文档。每次我探索这个话题时，我都找不到足够的内部细节来了解广播在现实中是如何工作的，它是否与矢量化有关？根据文档，广播是一种内存效率高的操作，并且它不在内存中进行实际复制，因此算术计算在内部是如何工作<em
浏览 19提问于2019-03-12得票数 3
我在玩NumPy，我写了简单的函数..., 12.72792206, 15.58845727]])array([[1, 1, 1, 1], [3, 3, 3, 3]
浏览 1提问于2014-11-18得票数 1
回答已采纳
堆栈溢出上的一些答案建议在处理数据时使用ndarray的ndarray，其中每行的元素数不是常数()。import numpy as npy = np.array([4,5])我们可以做这样<e
浏览 10提问于2022-01-30得票数 1
回答已采纳
import numpy as np
G1_Compare = G1 > 4print(G1[G1_Compare])[ 5 6 7 8 9 10 11]另外，为什么它不打印false元素呢？
浏览 2提问于2020-12-06得票数 0
1回答
我对numpy真的很陌生，所以我在理解点积时遇到了一些麻烦。我有一段简单的代码：B = np.ones((5,10))
# array([ 5., 5., 5.,A.dot(B).shape我不能理解这段代码中发生了什么。我有点困惑，因为(10,)的形状似乎不是列向量，因为转置是相同的。
正在广播A吗？我认为A应该广播
浏览 2提问于2015-11-16得票数 1
4回答
我想用列的平均值减去numpy数组中的所有值。以前，下列代码起作用：现在，这段代码产生了如下错误消息：
centered_data = data - data.mean(axis = 1).reshape(data.shape[0],1)
数据为numpy.ndarray为什么</e
浏览 5提问于2015-06-09得票数 1
2回答
广播是使不同形状的数组具有可兼容的算术运算形状的过程。在numpy中，我们可以广播数组。TensorFlow图形支持类似于numpy的广播吗？
浏览 0提问于2018-04-23得票数 4
回答已采纳
考虑下面在Numpy数组广播中的练习。A3 = np.random.randn(2,10,10) # 3D
v * A3 # error
我知道广播的Numpy我理解为什么试图将一个(2,1)数组广播为(2，N，N)数组失败，而且在这个广播结束之前，我必须将(2,1)数组</e
浏览 3提问于2013-07-10得票数 12
回答已采纳
1回答
我正在尝试理解IPython parallel对numpy数组的非复制发送/接收发生了什么。我知道消息的非复制接收是只读的，但这使我期望我接收的numpy数组充当视图，指向原始数组(至少在共享内存机器上)。然后，我期望如果在其中一个计算节点上修改numpy数组，那么我在notebook中对该数组<em
浏览 4提问于2015-02-20得票数 1
使用python/numpy，我可以创建我想要的3D数组(注意矩阵指数函数)，如下所示from scipy.linalg import expm
B = np.ones((2,2)) C[:,:,i] = expm(a[i]*B)[[[ 1. 4
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我偶然发现NumPy函数可以直接应用于Pandas DataFrames。例如：很管用。这不是我所期望的，因为NumPy对熊猫一无所知。幕后发生了什么？
浏览 1提问于2020-05-13得票数 0
1回答
最近，我观察到熊猫的乘法速度更快。我在下面的示例中向您展示了这一点。在如此简单的操作上，这怎么可能呢？这怎么可能呢？pandas数据帧中的底层数据容器是numpy数组。测量import pandas as pd
d = pd.DataFrame(a.copy())10 l
浏览 1提问于2020-06-17得票数 2
3回答
我需要用Python向一个更大的值广播一个列表。实际上，我正在研究一个不使用Numpy的反向传播算法。在我有限的开发环境中，我没有太多的权限。据我所知，当你在两个数组上使用Numpy.dot()操作时，如果一个数组比另一个数组小，那么numpy将广播另一个数组，因此它们的大小相等。dW = np.dot(dZ,
浏览 49提问于2021-10-20得票数 3
回答已采纳
1回答
我试图在不使用循环的情况下创建一个空数组的numpy数组。[])a = np.empty((3, 3), object) File "<stdin>", line 1, in <module
浏览 1提问于2021-06-30得票数 1
回答已采纳
我想寻找一种强制广播函数的方法。 在某些情况下，函数/方法可能会在以后的实例中被重写为常量函数。., 5] 我知道像np.vectorize这样的方法会强制函数广播，但问题是这是低效的，因为它本质上是在幕后循环。(参见documentation) 我们还可以使用像np.frompyfunc这样的工厂方法，它允许我们将python函数转换为numpy通用函数ufunc，例如，参见here。这
浏览 16提问于2019-05-16得票数 3
回答已采纳
1回答
Cython 很好地解释了它们允许的内容，如何声明它们，以及如何使用它们。my_arr = np.empty(10, np.int32)可以使my_arr的访问/分配更快。在幕后发生了什么？Numpy应该已经以连续的方式分配内存中<e
浏览 3提问于2016-05-25得票数 25
回答已采纳
假设我有一个像这样的“种子”数组：>>> seed = np.array([[2*i, 2*i + 1] for i in range(4)])，做这种事情的最佳实践是什么？在下面的增编中，我给出了几种我能想到的方法，它们都是利用地下广播
浏览 5提问于2012-01-06得票数 2
3回答
我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然，如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法，那么一切都很好。此外，如果你把多维数组乘以一个标量，它就能工作。这我能理解。但是如果你有两个不同形状的N维数组，我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播，一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的，或者其中一个必
浏览 16提问于2012-06-24得票数 26
回答已采纳
1回答
术语描述了numpy如何在算术操作中处理不同形状的数组。Example 2 :
a = array([1.0,2.0,3.0])a * b
>我们可以认为，在算术运算期间，标量b被拉伸成一个形状与a相同的数组。Numpy足够聪明地使用原始标量值，而无需实际复制，因此广播操作尽可能具有内存和计算效率(b是标量，而不是
浏览 1提问于2017-11-15得票数 12
2回答
通常情况下，当你在网站上注册一个账户或者在Craigslist上发布一些东西时，这个网站会给你发一封电子邮件，直到你点击电子邮件中的链接，你的账户才会活跃起来。我知道这样做是为了确认你是一个人，防止机器人在网站上发垃圾邮件，但我不明白服务器端发生了什么。
网站是否将您的信息保存在临时数据库中？他们发送给你的电子邮件链接是否包含启动你帐户所需的所有信息？很好奇是否有不同的方法来做这件事，利弊是
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
