价格划算的东莞建网站公司,威海网站制作服务,建筑学院官网,网站主页设计步骤在NumPy中#xff0c;当你对一个数组和一个向量进行逐元素相乘时#xff0c;它们的形状需要满足广播规则#xff0c;才能够进行元素级的乘法操作。广播是一组规则#xff0c;允许NumPy在不同形状的数组上执行操作#xff0c;从而使得某些操作更加灵活和高效。
在你的情况…在NumPy中当你对一个数组和一个向量进行逐元素相乘时它们的形状需要满足广播规则才能够进行元素级的乘法操作。广播是一组规则允许NumPy在不同形状的数组上执行操作从而使得某些操作更加灵活和高效。
在你的情况下
1. 如果数组的形状是(100,)一个一维数组向量的形状是(2,)同样是一维的广播规则不会自动调整它们的形状以进行逐元素相乘。在NumPy中为了进行广播两个数组的维度要么相同要么其中一个维度为1。
# 广播不起作用的示例
import numpy as nparray_1d np.random.rand(100)
vector_1d np.random.rand(2)# 这会导致 ValueError
result array_1d * vector_1d
2. 如果数组的形状是(100, 1)一个具有单列的二维数组广播规则可以调整它们的形状因为数组的第二个维度为1从而使得逐元素相乘的操作变得可能。
# 广播起作用的示例
import numpy as nparray_2d np.random.rand(100, 1)
vector_1d np.random.rand(2)# 由于广播这会起作用
result array_2d * vector_1d
如果你想在一个一维数组和一个一维向量之间执行逐元素相乘你可以通过改变它们的形状使它们的维度变得兼容。例如
import numpy as nparray_1d np.random.rand(100)
vector_1d np.random.rand(2)# 将数组的形状改变为(100, 1)以使广播起作用
result array_1d.reshape((100, 1)) * vector_1d
