Что происходит, когда я делаю эту операцию в Numpy?Numpy Broadcasting
a = np.ones([500,1])
b = np.ones([5000,])/2
c = a + b
# a.shape (500,1)
# b.shape (5000,)
# c.shape (500, 5000)
Мне сложно определить, что на самом деле происходит в этой трансляции.
Numpy принимает для одномерных массивов строк строк, поэтому ваше суммирование действительно между формами (500, 1) и (1, 5000), что приводит к суммированию матриц.
Поскольку это не очень понятно, вы должны расширить свои размеры в явном виде:
>>> np.arange(5)[:, None] + np.arange(8)[None, :]
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
«Numpy принимает для 1-мерных векторов строк массивов» - нет, это не так, или такие вещи, как '(2, 2)' shape array dot '(2,)' shape array не будут работать. 1D - 1D массивы. Различные операции могут относиться к ним аналогично строкам или столбцам в зависимости от контекста. – user2357112
Точнее сказать, что '(n,)' broađcasts to '(1, n)' при необходимости. Чтобы избежать двусмысленности, расширяющейся до (n, 1), должно быть явно. – hpaulj
Если вы действительно хотите быть явным, используйте 'np.newaxis' вместо' None'. –
ли вы пройти через документы на вещание? – Divakar
Один немного сложный бит здесь состоит в том, что по соглашению, если отсутствуют оси, как в случае вашего 'b', они добавляются как единицы в _left_. Я не знаю, имеет ли это какие-то более глубокие причины, но сохраняет C-смежность. –