為了了解這個原則,首先我們來看一組例子:
# 數組直接對一個數進行加減乘除,產生的結果是數組中的每個元素都會加減乘除這個數。 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]]) # 接下來我們看一下數組與數組之間的計算 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]]) # 從上面可以看出,和線性代數中不同的是,m*n列的m行的一維數組或者n列的一維數組也是可以計算的。
這是為什么呢?這里要提到numpy的廣播原則:
如果兩個數組的后緣維度(從末尾開始算起的維度)的軸長度相符或其中一方的長度為1,則認為它們是廣播兼容的。廣播會在缺失維度和(或)軸長度為1的維度上進行。在上面的代碼中,a的維度是(4,3),c的維度是(1,3);d的維度是(4,1)。所以假設有兩個數組,第一個的維度是(x_1, y_1, z_1),另一個數組的維度是(x_2, y_2, z_2),要判斷這兩個數組能不能進行計算,可以用如下方法來判斷:
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: 可以運算 else: 不可以運算 else: 不可以運算 else: 不可以運算
這里需要注意:(3,3,2)和(3,2)是可以運算的,因為對于二維數組(3,2)也可以表示為(1,3,2),套用上述的規則是完全適用的,同理:(4,2,5,4)和(2,1,4)也是可以進行運算的。
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