蟒 - numpy的 - 不同尺寸的numpy的阵列求和

假设我们创建numpy的阵列是这样的：蟒 - numpy的 - 不同尺寸的numpy的阵列求和

x = np.linspace(1,5,5).reshape(-1,1)

这导致这样的：

array([[ 1.], 
    [ 2.], 
    [ 3.], 
    [ 4.], 
    [ 5.]])

现在我们添加此阵列的转置它：

x + x.T

导致此：

array([[ 2., 3., 4., 5., 6.], 
    [ 3., 4., 5., 6., 7.], 
    [ 4., 5., 6., 7., 8.], 
    [ 5., 6., 7., 8., 9.], 
    [ 6., 7., 8., 9., 10.]])

我不明白这是因为两个数组有不同的维数（5x1和1x5），并且我在线性代数中学习到我们只能在矩阵具有相同维数时求和。

编辑：好，谢谢，明白了

来源

2017-12-02 cmplx96

请'broadcasting'读了做 - https://docs.scipy.org/doc/numpy- 1.13.0 /用户/ basics.broadcasting.html。 – Divakar

可能重复的[numpy的数组广播规则（https://stackoverflow.com/questions/11178179/numpy-array-broadcasting-rules） – FTP

而不是添加的“编辑：好，谢谢，明白了”你的问题，请注明答案（如下）是正确的。 –

在这里，我们有

x = array([[ 1.],[ 2.],[ 3.],[ 4.],[ 5.]]) 
x.T = array([[ 1., 2., 3., 4., 5.]])

现在你尝试添加不同尺寸的两个矩阵（1×5）和（5×1）。

方式numpy的处理，这是通过复制在其列第一矩阵的每一行中的元素，以在其行匹配没有第二矩阵的各列匹配数第二矩阵和复印元件的列。第一矩阵的行。这给你2×5×5矩阵可以加在一起。

元素明智除了作为

array([[ 1., 1., 1., 1., 1.],[ 2., 2., 2., 2., 2.,],[ 3., 3., 3., 3., 3.,],[4., 4., 4., 4., 4.],[ 5., 5., 5., 5., 5.,]]) + array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],[ 1., 2., 3., 4., 5.],[ 1., 2., 3., 4., 5.],[ 1., 2., 3., 4., 5.],[ 1., 2., 3., 4., 5.]])

产生的结果

array([[ 2., 3., 4., 5., 6.], 
    [ 3., 4., 5., 6., 7.], 
    [ 4., 5., 6., 7., 8.], 
    [ 5., 6., 7., 8., 9.], 
    [ 6., 7., 8., 9., 10.]])

来源

2017-12-02 20:51:55

蟒 - numpy的 - 不同尺寸的numpy的阵列求和

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