numpy.broadcast_to

NumPy中的broadcast_to函数是用来将数组广播到指定形状的函数。广播是一种在不进行复制的情况下，使用较小的数组来操作较大的数组的机制。该函数接受两个参数，第一个参数是要广播的数组，第二个参数是目标形状。广播的规则是，将较小的数组在某些维度上进行复制，使得两个数组可以进行元素级别的操作。最终，较小的数组将会被复制到与较大的数组具有相同形状的位置上。

下面是一个使用broadcast_to函数的示例代码：

import numpy as np

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

print("原数组 a：")
print(a)
print("调用 broadcast_to 函数之后的数组 b：")
print(b)

运行结果如下：

原数组 a：
[[1 2 3]]
调用 broadcast_to 函数之后的数组 b：
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

在这个示例中，我们创建了一个形状为(1, 3)的数组a，然后使用broadcast_to函数将其广播到形状为(3, 3)的数组b。由于广播的规则，数组a在第一个维度上被复制了3次，最终得到了与数组b具有相同形状的结果。

(出处: Python numpy.broadcast_to函数方法的使用)
(出处: Python numpy.expand_dims函数方法的使用)
(出处: Python numpy.squeeze函数方法的使用)<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python numpy.broadcast_to函数方法的使用](https://blog.csdn.net/a991361563/article/details/119977132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-Numpy多维数组--数组操作](https://blog.csdn.net/Odyssues_lee/article/details/85252366)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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