如何使用Python使用動態陣列執行Numpy廣播？

“廣播”是指NumPy 在算術運算時如何處理不同維度的數組。較小的數組在較大的數組中“廣播”，但受到一定的限制，以確保它們的形狀是一致的。廣播允許您對數組操作進行矢量化，從而允許您在 C 而不是 Python 中循環。」

這是在不需要不必要的資料副本的情況下完成的，從而實現高效的演算法實作。在某些情況下，廣播是一個消極的想法，因為它會導致記憶體利用率的浪費，從而減慢計算速度。

在本文中，我們將向您展示如何使用 python 使用 NumPy 陣列執行廣播。

在給定資料庫上執行廣播的步驟-

• 步驟 1. 建立兩個維度相容的陣列

• #步驟 2. 列印給定的陣列

• #步驟3.對兩個陣列進行算術運算

• #步驟 4. 列印結果陣列

新增兩個不同維度的資料庫

使用arange()函數建立一個由0到n-1的數字組成的numpy數組（arange()函數傳回在給定區間內均勻間隔的值。在半開區間[start，stop]內產生值），把某個平凡值加到其中。

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給定的陣列有一個維度（軸），長度為8，而9是一個沒有維度的簡單整數。由於它們的維度不同，Numpy嘗試沿著某個軸廣播（只是拉伸）放大的備份，設定適用於數學攻擊。

將具有相容維度的多個陣列相加

使用 arange() 函數建立兩個從 0 到 n-1 的 NumPy 數組，並使用 reshape() 函數重塑它（重塑數組而不影響其資料）。這兩個數組具有相容的維度 (3,4) 和 (3,1)，並將兩個數組的相應元素相加。

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給定數組_2 沿著第二個維度擴展以匹配給定數組_1 的維度。由於兩個數組的維度相容，因此這成為可能。

將具有不相容的多個陣列需求和

建立兩個維度不相容的 NumPy 陣列 (6, 4) 和 (6, 1)。當我們嘗試新增兩個陣列的相應元素時，它會引發錯誤，如下所示。

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行數為6，列數為4。

它不能插入到大小為20的矩陣中（它需要大小為6*4 = 24的矩陣）。

對 Numpy 多維數組和線性數組求和

使用 arange() 函數建立一個多維數組，並使用 reshape() 函數將其重塑為隨機數量的行和列。使用 arange() 函數建立另一個線性數組並對這兩個數組求和。

範例1

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給定的線性陣列進行擴展以適應給定的陣列1（多維陣列）的維度。由於兩個陣列的陣列是相容的，這是可能的。

範例2

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理解多個數組可以沿著多個維度傳播是至關重要的。 Array1 的維度為 (6, 5, 4, 2)，而 array2 的維度為 (5, 4, 1)。維度數組是透過沿著第三維拉伸 array1 和沿著第一維和第二維 (6, 5, 4, 2) 拉伸 array2 形成的。

結論

Numpy廣播比在陣列上循環更快。從第一個範例開始。使用者可以透過循環遍歷陣列，將相同的數字添加到陣列中的每個元素，而不是使用廣播方法。這種方式之那麼慢，有兩個原因：循環需要與Python循環進行交互，這會減慢C實現的速度。其次，NumPy使用步幅不是循環。將步幅設置為0允許您無限循環遍歷組件，而不是循環會產生記憶體開銷。

以上是如何使用Python使用動態陣列執行Numpy廣播？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！