如何在2个不同的二维数组(Python/numpy)上执行广播

Question

如果有两个numpy数组，两个数组都是不同形状的2-D：x.shape=(2,2(y.shape=(3.2(

如何使用numpy执行广播以执行以下操作：x*y，x-y

谢谢。

Answer 1

由于您希望使用不同形状和大小的数组，因此在调整较小数组的大小时需要提供某种默认值，在这种情况下，我将用零填充它。其想法是将较小的阵列转换为与较大的阵列相同的形状，以便numpy可以进行计算，例如：

import numpy as np
# sample data
rows = 2
cols = 2
a = np.array(np.arange(rows * cols).reshape((rows, cols)))
rows += 1
b = np.array(np.arange(rows * cols).reshape((rows, cols)))
print(a)
>>>
[[0 1]
[2 3]]
print(b)
>>> 
[[0 1]
[2 3]
[4 5]]

现在你可以调整较小的一个：

if a.size < b.size:
a.resize(b.shape)  # in-place resizing adding zeros 
else:
b.resize(a.shape)
print(a)  # with extra zeros
>>>  
[[0 1]
[2 3]
[0 0]]

然后进行计算：

c = a * b
print(c)
>>> 
[[0 1]
[4 9]
[0 0]]
d = a - b
print(d)
>>>
[[ 0  0]
[ 0  0]
[-4 -5]]