设计一个符合规则“如果两个数组的形状在任何维度上均不匹配,但是某个数组中某一个维度为1,则该维度中形状为1的数组将被拉伸以匹配另一个数组对应维度形状。”的广播机制代码
时间: 2024-03-27 17:41:20 浏览: 12
这是一个广播机制的示例代码,主要包括了数组的拉伸和匹配功能:
```python
import numpy as np
def broadcast(arr1, arr2):
# 获取数组形状
shape1 = arr1.shape
shape2 = arr2.shape
# 获取数组维度
ndim1 = len(shape1)
ndim2 = len(shape2)
# 计算需要拉伸的维度
stretch_dim1 = [i for i in range(ndim1) if shape1[i] == 1 and shape2[i] != 1]
stretch_dim2 = [i for i in range(ndim2) if shape2[i] == 1 and shape1[i] != 1]
# 拉伸数组
for dim in stretch_dim1:
arr1 = np.repeat(arr1, shape2[dim], axis=dim)
for dim in stretch_dim2:
arr2 = np.repeat(arr2, shape1[dim], axis=dim)
# 对齐数组形状
shape1 = arr1.shape
shape2 = arr2.shape
shape = [max(shape1[i], shape2[i]) for i in range(max(ndim1, ndim2))]
arr1 = np.resize(arr1, shape)
arr2 = np.resize(arr2, shape)
# 返回广播后的数组
return arr1, arr2
```
在这个示例中,我们首先获取了两个数组的形状,以及它们的维度数。然后,我们计算需要拉伸的维度,即在某个数组中形状为1的维度,但是另一个数组中对应维度的形状不为1。接着,我们对需要拉伸的维度进行操作,使用`np.repeat`函数将数组进行拉伸,从而使它们在对应维度的形状相等。最后,我们对两个数组的形状进行对齐,使用`np.resize`函数将数组的形状调整为相同的形状,以便进行广播操作。最终,我们返回广播后的数组,即两个数组在所有维度上均匹配的结果。