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Numpy数组操作教程【传智教育】

更新时间:2021年06月11日16时26分 来源:传智教育 浏览次数:

1 数组与数的运算

arr = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]])
arr + 1
arr / 2
# 可以对比python列表的运算,看出区别
a = [1, 2, 3, 4, 5]
a * 3

2 数组与数组的运算

arr1 = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]])
arr2 = np.array([[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6]])

上面这个能进行运算吗,结果是不行的!

2.1 广播机制

数组在进行矢量化运算时,要求数组的形状是相等的。当形状不相等的数组实行算术运算的时候,就会出现广播机制,该机制会对数组进行扩展,使数组的shape属性值一样,这样,就可以进行矢量化运算了。下面通过一个例子进行说明:

arr1 = np.array([[0],[1],[2],[3]])
arr1.shape
# (4, 1)

arr2 = np.array([1,2,3])
arr2.shape
# (3,)

arr1+arr2
# 结果是:
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 4, 5],
       [4, 5, 6]])

上述代码中,数组arr1是4行1列,arr2是1行3列。这两个数组要进行相加,按照广播机制会对数组arr1和arr2都进行扩展,使得数组arr1和arr2都变成4行3列。

下面通过一张图来描述广播机制扩展数组的过程:

image-20190620005224076

广播机制实现了时两个或两个以上数组的运算,即使这些数组的shape不是完全相同的,只需要满足如下任意一个条件即可。

  • 1.数组的某一维度等长。
  • 2.其中一个数组的某一维度为1 。

广播机制需要扩展维度小的数组,使得它与维度最大的数组的shape值相同,以便使用元素级函数或者运算符进行运算。

如果是下面这样,则不匹配:

A  (1d array): 10
B  (1d array): 12
A  (2d array):      2 x 1
B  (3d array):  8 x 4 x 3

思考:下面两个ndarray是否能够进行运算?

arr1 = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]])
arr2 = np.array([[1], [3]])

3 小结

  • 数组运算,满足广播机制,就OK【知道】
    • 1.维度相等
    • 2.shape(其中对应的地方为1,也是可以的)


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