self.problems[:, :, None, :] - self.problems[:, None, :, :]得到什么
时间: 2024-09-13 08:09:04 浏览: 11
`self.problems[:, :, None, :] - self.problems[:, None, :, :]` 是一个NumPy数组的广播操作,它计算两个数组的差。在这里,`self.problems` 是一个四维数组,假设它的形状为 `(a, b, c, d)`。当我们在 NumPy 中使用 `None` 或者 `np.newaxis` 来增加一个维度时,它会在这个位置插入一个新的轴。
具体来说,`[:, :, None, :]` 在第三个轴(从零开始计数)增加了一个维度,使得形状从 `(a, b, c, d)` 变为 `(a, b, 1, d)`。类似地,`[:, None, :, :]` 在第二个轴增加了一个维度,使得形状从 `(a, b, c, d)` 变为 `(a, 1, c, d)`。
由于 NumPy 的广播规则,增加的维度使得两个数组能够进行元素级的减法操作。在执行这个操作时,每个数组都会被视为有相同的维度,缺失的维度通过重复这个维度的大小来补全,从而实现对齐。
假设 `self.problems` 的形状为 `(4, 3, 2, 5)`,执行上述操作后的结果是一个形状为 `(4, 3, 2, 5)` 的数组,其中每个元素是原数组对应位置元素的差值。具体计算过程如下:
- 当 i = 0...3(第一维索引),j = 0...2(第二维索引),k = 0...1(第三维索引),l = 0...4(第四维索引)时,操作等价于:
```
self.problems[i, j, k, l] - self.problems[i, k, j, l]
```
其中 `j` 和 `k` 分别代表原始数组中的行和列。
最后得到的数组形状与原始的 `self.problems` 相同,即 `(4, 3, 2, 5)`,但是其中每个元素都是原始数组对应位置元素的差值。