Numpy广播是一种处理不同形状的数组进行计算的机制,它使得在不进行显式循环的情况下,能够进行元素级别的操作。广播的一种常见应用是对两个数组进行元素乘积操作。
对于给定的两个数组,如果它们的形状不完全相同,Numpy会自动进行广播操作,使得它们的形状变得兼容,从而可以进行元素级别的操作。在广播中,较小的数组会被扩展,使其形状与较大数组一致,然后执行元素级别的操作。
针对"Numpy广播所有行对上的元素式乘积"这个问题,假设有两个数组A和B,它们的形状分别为(A行, A列)和(B行, B列)。如果要对两个数组的所有行进行元素级别的乘积操作,可以使用广播机制,将较小数组扩展为与较大数组相同的形状,然后进行元素级别的乘积操作。
具体实现代码如下所示:
import numpy as np
# 定义两个示例数组
A = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
B = np.array([[2],
[3]])
# 广播操作,将数组B扩展为与数组A相同的形状
B_broadcasted = np.broadcast_to(B, A.shape)
# 执行元素级别的乘积操作
result = A * B_broadcasted
print(result)
以上代码中,数组A表示一个2行3列的数组,数组B表示一个2行1列的数组。通过广播操作,将数组B扩展为2行3列的形状,然后执行元素级别的乘积操作,得到结果矩阵。
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