Numpy-broadcast机制

Numpy中的广播机制是为了解决不同维度数组之间的算术问题。

广播流程：

当两个数组形状相同时，算术运算可以顺利进行：

import numpy as np
a = np.array([
    [0, 0, 0],
    [10, 20, 30],
    [40, 50, 60]
])

b = np.array([[1, 2, 3],
              [5, 1, 8],
              [2, 4, 8]])
print(a+b)

输出结果：

[[ 1  2  3]
 [15 21 38]
 [42 54 68]]

当两个数组形状不同时，Numpy数组会自动触发广播机制，可以认为时对其中一个维度较小的数组进行数据的拓展（将第一行的数据复制n次），从而生成两个相同维度的数组。

import numpy as np
a = np.array([
    [0, 0, 0],
    [10, 20, 30],
    [40, 50, 60]
])

b = np.array([1, 2, 3])
print(a+b)

输出结果：

[[ 1  2  3]
 [11 22 33]
 [41 52 63]]

当其中一个数组非一维数组，那就无法进行广播了：