python

Question

Numpy 似乎对广播数组有一些（对我来说）不直观的行为。假设我们有两个数组

a = numpy.ones((2,2,3))
b = numpy.array([[1],[2]])

我希望能够将它们相乘，输出为

>>> a*b
array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]]])

然而我们却得到了

>>> a*b
array([[[1., 1., 1.],
        [2., 2., 2.]],

       [[1., 1., 1.],
        [2., 2., 2.]]])

事实上，这个乘法之所以有效，是因为a的second维度与outer维度相同b（在本例中为 2）。相反，如果我们有 a = numpy.ones((2,3,3))，我会收到以下错误：

>>> a*b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3,3) (2,1)

我觉得这很奇怪的原因是将具有形状 (3,4) 和 (1,) 的数组一起广播会工作得很好 - 那么为什么当它们是 'sub-arrays' 两个时它不起作用更大的数组？

什么是最 'pythonic' 做我想做的事的方法？具体来说，这是为了创建一个 3D ndarray，其中每个 2D 子数组都具有不同的重复值。显然我可以只使用一个循环，但它看起来并不优雅。

Answer 1

怎么样？

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

print(a*b)


array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]]])

Answer 2

你有一个 (2,2,3) 和一个 (2,1)。第 2 个扩展为 (1,2,1)（前面的自动新轴），然后扩展为 (2,2,3)。

尝试 b[:,:,None] 使其成为 (2,1,1)。

python - 在 'outer' 大小相同的数组之间广播

python - broadcasting between arrays with the same 'outer' size

arrays

numpy

array-broadcasting