术语广播描述了NumPy如何在算术运算期间处理具有不同形状的数组。受某些约束的影响，较小的阵列在较大的阵列上“广播”，以便它们具有兼容的形状。
考虑以下示例：从numpy导入数组，exp，linspace，meshgrid导入matplotlib.pyplot as plt x = array（[1,2,3,4,5,6]）y = array（[10,5.49， 0.89，-0.14，-1.07，0.84]）a1，a2 = 1，4 ...
考虑以下示例：从numpy导入数组，exp，linspace，meshgrid导入matplotlib.pyplot as plt x = array（[1,2,3,4,5,6]）y = array（[10,5.49， 0.89，-0.14，-1.07，0.84]）a1，a2 = 1，4 ...
考虑以下示例：从numpy导入数组，exp，linspace，meshgrid导入matplotlib.pyplot as plt x = array（[1,2,3,4,5,6]）y = array（[10,5.49， 0.89，-0.14，-1.07，0.84]）a1，a2 = 1，4 ...
我已有的代码如下：将numpy导入为np z = np.array（[[1，2]，[3]]）x = np.array（[[4，5]]） print（np.multiply（x，z））此输出...
在Julia 1.0.5中合并ForwardDiff和PyPlot的问题
在Julia 1.0.5中，我有一个函数f（x :: Vector {
我在Jake Vanderplas的《数据科学手册》中遇到了这段代码。对我来说，将广播与花式索引一起使用的概念尚不清楚。请解释。在[5]中：X = np ....
我在Jake Vanderplas的《数据科学手册》中遇到了这段代码。对我来说，将广播与花式索引一起使用的概念尚不清楚。请解释。在[5]中：X = np ....
假设我有一个数组[1,2,3,4,5,6,7,8]，该数组由两个样本[1,2,3,4]和[5,6,7 ，8]。对于每个样本，我想使用窗口大小n进行切片。如果没有...
我们能否找到适当的广播来取代此清单的理解？导入numpy为np d = 10 funny_dim = np.random.randint（d）n = 100 z = np.random.uniform（size =（n，d））结果= np.array（[...
我必须矩阵：a = np.array（[[6]，[3]，[4]]）b = np.array（[1,10]），当我这样做时：c = a * bc看起来像这：[6，60] [3，30] [4，40]哪个好。现在，假设我将列添加到（用于...
我必须矩阵：a = np.array（[[6]，[3]，[4]]）b = np.array（[1,10]），当我这样做时：c = a * bc看起来像这：[6，60] [3，30] [4，40]哪个好。现在，假设我将列添加到（用于...
我有一个如下所示的数据帧Inspector_ID部门浪费火灾流量1 A 7 2 1 1 B 0 0 0 1 ...
我正在尝试在NumPy中运行三重矩阵索引，尽管我的代码似乎正在执行我想要的操作，但是我想知道是否存在一种更有效的方法，因为运行时间过长对于大型...
假设我有一个numpy数组a = np.array（[[1,2,3,4]，[3,4,5,6]，[2,3,4,4]，[3,3， 1,2]]）我想删除子矩阵[[3,4]，[3,1]]。我可以按如下操作...
我有一个非常简单的场景，我想测试二维数组的两个元素是否（分别）是较大数组的成员-例如：full_array = np.array（['A'，'B '，'C'，'D'，...
我有一个z值的numpy一维数组，我想计算所有条目组合之间的差，并将输出作为一个正方形矩阵。我知道如何将其计算为距离...
ValueError：形状为（11599,1）的不可广播输出操作数与广播形状（11599,7）不匹配
为什么会这样？解决方法是什么？我曾尝试过在发布前进行搜索，但是我找不到运气在我的代码中为什么会发生这种情况。如果有人可以看的话，那真是太好了。...
通过.reshape（generator）将1D数组广播到变化的nD数组的特定尺寸
我有一个nD形状（2,2,2，... n）的大矩阵，该矩阵经常变化。但是，我也收到传入数据，该数据始终是形状为（2，）的一维数组。现在我想乘以...
在TensorFlow中计算张量中所有向量之间成对欧几里德距离的有效方法
[让feature_map为具有形状的张量：b，h，w，c = feature_map.shape要计算通道（c）轴上所有向量之间的成对欧几里得距离，我使用以下代码：feature_map = tf ....] >