如果两个数组的后缘维度(trailing dimension,即从末尾开始算起的维度)的轴长度相符,或其中的一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失或长度为1的维度上进行,这句话是理解广播的核心。请举个具体例子

时间: 2024-02-09 22:11:30 浏览: 14
好的,下面举一个具体的例子来帮助理解广播。 假设我们有两个数组:一个是形状为 (3, 1) 的二维数组 `a`,另一个是形状为 (1, 4) 的二维数组 `b`。它们的形状不相同,但是它们是广播兼容的,因为它们的后缘维度的轴长度相符,或其中一个的长度为 1。 我们来看看如何进行广播操作,将它们相加: ```python import numpy as np a = np.array([[1], [2], [3]]) b = np.array([[4, 5, 6, 7]]) c = a + b # 进行广播操作,将 a 和 b 相加 print(c) ``` 在这个例子中,我们首先定义了两个数组 `a` 和 `b`,它们的形状分别为 (3, 1) 和 (1, 4)。然后我们将它们相加,得到了一个形状为 (3, 4) 的结果数组 `c`。在这个过程中,NumPy 自动进行了广播操作,将 `a` 和 `b` 扩展到相同的形状,然后再进行相加。 具体来说,NumPy 首先将 `a` 和 `b` 扩展为形状分别为 (3, 4) 和 (3, 4) 的数组,然后再进行相加。在这个过程中,`a` 和 `b` 中的每个元素都会被重复相加多次,以匹配结果数组的形状。 最终的结果数组 `c` 如下所示: ``` [[ 5 6 7 8] [ 6 7 8 9] [ 7 8 9 10]] ``` 可以看到,`a` 和 `b` 在进行广播操作之后,被重复扩展到了相同的形状,然后再进行相加。这就是广播操作的本质。
相关问题

如果两个数组的后缘维度(trailing dimension,即从末尾开始算起的维度)的轴长度相符,或其中的一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的。举个例子

好的,下面再举一个例子,来更加深入地理解广播。 假设我们有一个形状为 (3, 2, 4) 的三维数组 `a`,和一个形状为 (1, 2, 4) 的三维数组 `b`。它们的后缘维度(也就是从末尾开始算起的维度)的轴长度相同,因此它们是广播兼容的。我们可以对它们进行广播操作,将它们相加。 代码如下: ```python import numpy as np a = np.random.rand(3, 2, 4) b = np.random.rand(1, 2, 4) c = a + b # 进行广播操作,将 a 和 b 相加 print(c.shape) ``` 在这个例子中,我们首先定义了两个数组 `a` 和 `b`,它们的形状分别为 (3, 2, 4) 和 (1, 2, 4)。然后我们将它们相加,得到一个新的数组 `c`。在这个过程中,NumPy 自动进行了广播操作,将 `b` 扩展为形状 (3, 2, 4),与 `a` 的形状相同,然后再进行相加。 最终的结果数组 `c` 的形状也是 (3, 2, 4),其中的每个元素都是 `a` 和 `b` 中对应元素的和。 可以看到,这个例子中的 `a` 和 `b` 是广播兼容的,因为它们的后缘维度(也就是从末尾开始算起的维度)的轴长度相同。因此,我们可以对它们进行广播操作,将它们相加。

用python实现 判断数组后面的数是否全部为零 两个及两个以上为零且在非零数后面直到最后一个数 为零去除 如果最后一个数为零也去除

以下是一种可能的实现方式: ```python def remove_trailing_zeros(arr): i = len(arr) - 1 while i >= 0 and arr[i] == 0: i -= 1 if i < 0: # 数组全部为零 return arr j = i - 1 while j >= 0 and arr[j] != 0: j -= 1 if j < 0: # 数组后面没有非零数,不需要去除 return arr while j >= 0 and arr[j] == 0: j -= 1 return arr[:j+1] ``` 这个函数接受一个数组 `arr`,并返回去除后缀零的结果。首先,从数组末尾开始找到最后一个非零数的位置 `i`。如果 `i` 小于等于零,说明数组全部为零,直接返回原数组。否则,从 `i` 往前找到第一个零或者数组开始的位置的位置 `j`。如果 `j` 小于等于零,说明数组后面没有非零数,不需要去除后缀零,直接返回原数组。否则,从 `j` 往前找到第一个非零数的位置,然后返回数组的前缀到这个位置(包括这个位置)的部分。注意,如果最后一个数是零,也需要去除。

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