今天在進行numpy矩陣相加的時候出現了乙個小的奇怪的地方，下面我們來看看：
>>>p = np.array([1,2,3,4])>>>f = np.array([9,8,7,6]).reshape((4,1))
>>>p + f
array([[10, 11, 12, 13],
[ 9, 10, 11, 12],
[ 8, 9, 10, 11],
[ 7, 8, 9, 10]])
咦，怎麼會這樣，p和f明明都是一維的向量，怎麼相加之後成了4×4的矩陣。其實，這和大名鼎鼎的矩陣計算的廣播機制有關。再看下面
>>>p = p.reshape((4,1))>>>p + f
array([[10],
[10],
[10],
[10]])
這個時候就符合我們的預期了。
造成上述兩次加法結果不同的原因在於，第一次相加的時候p的形狀沒有被明確指定，結果相加的時候numpy的廣播機制起了作用。乙個矩陣加上乙個常數，等於矩陣的每乙個值都加上這個常數。這就是最常見的廣播機制了。上述的第一種情況就是使得矩陣f的每一行分別加上p中不同的值，得到每一行的結果1×4的向量，最終結果也就是4×4了。
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