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。
我写，我想有一个行为自定义函数，就好像它在那里一个numpy的功能，不得不采取在一个阵列，并输入列表中的每一个元素上执行相同操作的能力，...
比方说，我有一个这样的阵列：进口numpy的作为NP base_array = np.array（[ - 13，-9，-11，-3，-3，-4，2，2，2，5，7，7， 8，7，12，11]）假设我想知道：” ...
我想，以适应PCA在火车上和测试数据。 X_train.shape（2735，219）PCA：PCA = PCA（n_components = 30）X_train = pca.fit_transform（X_train）的测试数据：test_values.shape（395，219）...
我有一个数组我湾用于映射。让我们把它叫做my_map，浮点型形状（M，C）。我有索引的第二阵列，以免称之为my_indexes，int类型尺寸（N，C），每一个值在0和之间...
我在这里失去了一些东西。我有我要广播到一个ND数组1 d数组，它不工作：>>>导入numpy的为NP >>> np.broadcast_to（np.arange（12），（12,2,2） ）...
我想使用花式索引，矢量化和/或广播来加速Numpy中单个阵列的功能。对于我的数组中的每个值，我需要进行涉及相邻的计算...
我在理解numpy dot函数和广播背后的工作时遇到了问题。如果我们检查一下形状，我正试图理解a = np.array（[[1,2]，[3,5]]）的片段一个......
我有一个二维数组和一个一维数组，如下所示。我想做的是用二维和一维阵列的产品填充二维阵列中的空白区域 - 可能最简单，以便在下面进行演示：...
我正在编写一个相当简单的函数来执行在日志空间中应用梯形规则的集成。我想添加axis参数来实现类似于numpy.trapz的功能......
在试图回答这个问题时，我遇到了一些好奇的东西（对我而言）。假设我想将一系列形状（10，）与形状（10,10）的df进行比较：np.random.seed（0）my_ser = pd.Series（np.random ....
我想知道是否有一种利用python numpy数组广播的方法，避免使用for循环以减少计算时间。以下是最小的例子：......
logistic回归和numpy：ValueError：操作数无法与形状一起广播
机器学习初学者在这里。在python 3.7中，我在尝试运行numpy.optimize的fmin_tnc时不断收到此错误。我知道这类问题已被问过几次，但尽管有......
是否有一个功能可以将NumPy的广播规则应用于形状列表并返回最终形状？
这不是关于广播如何运作的问题（即，它不是这些问题的重复）。我想找一个可以将NumPy的广播规则应用到形状列表中的函数......
如何从vector函数填充返回元组的两列（col_a，col_b）
下面抛出一个错误def测试（一次性）：return（1,2）df ['prices_study']，df ['prices_bench'] = list（map（dates_ok，df.date_announce））我明白我可以创建每一列分开......
我很难理解如何管理和修改numpy矩阵。我发现很难“描绘”我头脑中的矩阵。我有一个（4x2x1x1）矩阵我想做成（...
我想知道是否有更好的方法来利用python numpy数组广播来避免使用以下最小例子的两个内部for循环：import numpy as np ...
Numpy vectorize签名定义 - ValueError
我试图使用Python / Numpy矢量化函数来减少for循环。我的函数调用看起来像这样out_vectors = v_calculation（in_vectors，...
我尝试使用列表索引数组（有五个维度）。但是，在某些情况下，阵列是置换的。比如，a的形状为（3,4,5,6,7），即>>> a = np.zeros（（3,4,5,6,7））......
给定N×M阵列W和大小为N的向量V，如何将每个W列的点积V取出，得到大小为M的1-D阵列D，其中D的每个元素由点组成产品......