[已解决]广播机制

Geeker_odd · 发表于 2021-8-31 16:35:21

马上注册，结交更多好友，享用更多功能^_^

您需要登录才可以下载或查看，没有账号？立即注册

x

有3个问题，请教有经验的鱼油：

array1 = np.array(([5,7,3]))

array2 = np.array(([3,1,5,6])) 与 array2 = np.array([[3],[1],[5],[6]])，这两个array2数组不一样吗？具体是啥区别啊？

而且，array1 + array2, 与前一个arry2不能相加，后一个array2就可以。为什么？

广播机制满足条件：1. 数组的某一维度等长；2. 其中一个数组的某一维度为1

它们能相加，是满足了哪一个条件？

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

阿奇_o

2021-8-31 18:51:36

本帖最后由阿奇_o 于 2021-8-31 18:54 编辑

你分清楚它到底是多少行多少列，就行了——80%的情况二维的DataFrame或一维的Series
所谓的"广播机制"，就是它能否遍历（横向或纵向），不用纠结为什么不能或能，先熟悉基本的用法，就行了。

>>> import numpy as np
>>> arr1 = np.array(([5,7,3]))
>>> arr2 = np.array([[5,7,3]])
>>> arr1 # 得到是一维的数组
array([5, 7, 3])
>>> arr2 # 得到的是二维的数组
array([[5, 7, 3]])
>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame(data=arr2) # 二维数组的数据可以作为DataFrame的数据，生成DF对象（可直观地看到它有多少"行"、多少"列"）
0 1 2
0 5 7 3
# 特殊在于只有 "一行"
>>> arr3 = np.array([ [5],[7],[3] ])
>>> arr3 # 同样得到的是二维数组（嵌套一层，即二维；特殊在于只有"一列"）
array([[5],
[7],
[3]])
>>> pd.DataFrame(data=arr3) #
0
0 5
1 7
2 3
>>>

复制代码

跳转到最佳答案楼层

Geeker_odd · 发表于 2021-8-31 17:15:50

这个两个是否完全相等？
np.array([[3, 1, 5, 6]]) == np.array([3, 1, 5, 6]) ？

阿奇_o · 发表于 2021-8-31 18:51:36

本帖最后由阿奇_o 于 2021-8-31 18:54 编辑

你分清楚它到底是多少行多少列，就行了——80%的情况二维的DataFrame或一维的Series
所谓的"广播机制"，就是它能否遍历（横向或纵向），不用纠结为什么不能或能，先熟悉基本的用法，就行了。

>>> import numpy as np
>>> arr1 = np.array(([5,7,3]))
>>> arr2 = np.array([[5,7,3]])
>>> arr1 # 得到是一维的数组
array([5, 7, 3])
>>> arr2 # 得到的是二维的数组
array([[5, 7, 3]])
>>> import pandas as pd
>>> pd.DataFrame(data=arr2) # 二维数组的数据可以作为DataFrame的数据，生成DF对象（可直观地看到它有多少"行"、多少"列"）
0 1 2
0 5 7 3
# 特殊在于只有 "一行"
>>> arr3 = np.array([ [5],[7],[3] ])
>>> arr3 # 同样得到的是二维数组（嵌套一层，即二维；特殊在于只有"一列"）
array([[5],
[7],
[3]])
>>> pd.DataFrame(data=arr3) #
0
0 5
1 7
2 3
>>>

复制代码

Geeker_odd · 发表于 2021-9-1 10:15:05

阿奇_o 发表于 2021-8-31 18:51
你分清楚它到底是多少行多少列，就行了——80%的情况二维的DataFrame或一维的Series
所谓的"广播机制"， ...

非常感谢！

账号		自动登录	找回密码
密码			立即注册