NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 11

Numpy 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：

修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除

修改数组维度

维度 描述
broadcast 产生模仿广播的对象
broadcast_to 将数组广播到新形状
expand_dims 扩展数组的形状
squeeze 从数组的形状中删除一维条目

numpy.broadcast

numpy.broadcast 用于模仿广播的对象，它返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。

该函数使用两个数组作为输入参数，如下实例：

实例

import numpy as np

x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])

对 y 广播 x

b = np.broadcast(x,y)

它拥有 iterator 属性，基于自身组件的迭代器元组

print ('对 y 广播 x：')
r,c = b.iters

Python3.x 为 next(context) ，Python2.x 为 context.next()

print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')

shape 属性返回广播对象的形状

print ('广播对象的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')

手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加

b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)

print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：')
print (c.shape)
print ('\n')
c.flat = [u + v for (u,v) in b]

print ('调用 flat 函数：')
print (c)
print ('\n')

获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果

print ('x 与 y 的和：')
print (x + y)

输出结果为：

对 y 广播 x：
1 4
1 5

广播对象的形状：
(3, 3)

手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：
(3, 3)

调用 flat 函数：
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]

x 与 y 的和：
[[5 6 7]
[6 7 8]
[7 8 9]]