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本篇內容介紹了“Numpy的廣播情況有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
廣播(Broadcast)是 numpy 對不同形狀(shape)的數組進行數值計算的方式，當運算中的 2 個數組的形狀不同時，numpy 將自動觸發廣播機制；即：可擴充較小數組中的元素來適配較大數組的形狀，這種機制叫作廣播（broadcasting） 廣播機制如下，一共三種情況：由于日常應用中最常見的只有一維數組與二維數組，所以就不舉三維及以上數組的例子了；這樣更容易理解；
有一個數組是一個數字，則可以將該數字廣播，如下圖：
舉例如下：
a = np.arange(3) b = 5 print(a+b) # 輸出為：[5 6 7]
維度的尾部一致，即可廣播；如下圖，尾部維度均為3；
舉例如下：尾部維度均為4；
a = np.arange(12).reshape(3,4) b= np.arange(4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(b) # [0 1 2 3] print(a+b) # [[ 0 2 4 6] # [ 4 6 8 10] # [ 8 10 12 14]]
舉例如下：
a = np.arange(3).reshape(3,1) b= np.arange(3) print(a) # [[0] # [1] # [2]] print(b) # [0 1 2] print(a+b) # [[0 1 2] # [1 2 3] # [2 3 4]]
“Numpy的廣播情況有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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