NumPy广播

Broadcast是对numPy不同形状的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应元素上进行。

如：两个数组的形状不一致时就会触发广播机制

a = np.array([[ 0, 0, 0],
           [10,10,10],
           [20,20,20],
           [30,30,30]])
b = np.array([1,2,3])
print(a + b)

运算结果：

[[ 1  2  3]
 [11 12 13]
 [21 22 23]
 [31 32 33]]

Process finished with exit code 0

这种方法等效于使用np.tile函数对数组b进行复制

使用tile代码：b2=np.tile(b,(4,1) 即将b数组沿着X轴复制1倍（相当最后的列不发生变化），沿着Y轴复制4倍（相当于把原有的行向下复制了4倍）。

广播的规则:

• 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。
• 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。
• 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时，这个数组能够用来计算，否则出错。
• 当输入数组的某个维度的长度为 1 时，沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。

两个数组，需要满足：

• 数组拥有相同形状。
• 当前维度的值相等。
• 当前维度的值有一个是 1。

不然就会出现 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes、ValueError: frames are not aligned等异常。

NumPy广播

原文：https://www.cnblogs.com/supershuai/p/12217567.html