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前言
Numpy数组不需要循环遍历，即可对每个元素执行批量的算术运算操作（矢量化运算）。当两个数组大小（Numpy.shape）不同时，进行算术运算会出现广播机制。
数组广播
数组在进行矢量化运算的时，要求数组形状时相等的。当形状不等的数组执行算术运算的时候，就会出现广播机制，该机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，就可以进行矢量化运算了。
import numpy as np arr1 = np.array([[0], [1], [2], [3]]) print(arr1.shape) arr2 = np.array([1, 2, 3]) print(arr2.shape) val = arr2+arr1 print(val)
输出结果
(4, 1) //arr1的shape
(3,) //arr2的shape
[[1 2 3]
[2 3 4]
[3 4 5]
[4 5 6]]
由于arr1和arr2的shape不等，故通过广播机制进行如下图的扩展
广播机制的使用条件
1、数组的某一维度等长
2、其中一个数组的某一维度为1
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