結論：廣播原則：
如果兩個陣列的後緣維度(即：從末尾開始算起的維度)的軸長相符或其中一方的長度為1，則認為它們是廣播相容的，廣播會在缺失和(或)長度為1的軸上進行.
1.讓所有輸入陣列都向其中shape最長的陣列看齊，shape中不足的部分都通過在前面加1補齊
2.輸出陣列的shape是輸入陣列shape的各個軸上的最大值
3.如果輸入陣列的某個軸和輸出陣列的對應軸的長度相同或者其長度為1時，這個陣列能夠用來計算，否則出錯
4.當輸入陣列的某個軸的長度為1時，沿著此軸運算時都用此軸上的第一組值
上面的xx.shape就是(4,1),y.shape就是(5,)。那麼就符合其中一方的長度為1，廣播會在長度為1的軸上進行，就是在0軸上進行(從末尾維度開始給軸編號)。並且，讓所有輸入陣列都向其中shape最長的陣列看齊，shape中不足的部分都通過在前面加1補齊,那麼y.shape就變為(1,5);又因為當輸入陣列的某個軸的長度為1時，沿著此軸運算時都用此軸上的第一組值，所以xx+y的結果如上圖。
numpy中的廣播機制
numpy兩個陣列的相加 相減以及相乘都是對應元素之間的操作。import numpy as np x np.array 2,2,3 1,2,3 y np.array 1,1,3 2,2,4 print x y numpy當中的陣列相乘是對應元素的乘積，與線性代數當中的矩陣相乘不一樣 輸入結果如下 ...
numpy廣播機制
1.廣播法則是為了更好的處理不同維數矩陣之間的運算 1 廣播第一法則是，如果所有的輸入陣列維度不都相同，乙個 1 將被重複地新增在維度較小的陣列上直至所有的陣列擁有一樣的維度。2 廣播第二法則確定長度為1的陣列沿著特殊的方向表現地好像它有沿著那個方向最大形狀的大小。對陣列來說，沿著那個維度的陣列元素...
Numpy中的廣播原則 機制
為了了解這個原則，首先我們來看一組例子 陣列直接對乙個數進行加減乘除，產生的結果是陣列中的每個元素都會加減乘除這個數。in 12 import numpy as np in 13 a np.arange 1,13 reshape 4,3 in 14 a 2 out 14 array 2,4,6 8,...