Question

这感觉就像应该已经存在一个问题的东西，但我找不到一个。

在numpy中，假设我有两个数组A和B，我怎样才能确保它们将“正交”地相互广播，而不管这两个数组的维数是什么？例如，我可以这样做：

import numpy as np

A1 = np.zeros((2,2))
A2 = np.zeros((2,2,2))
B = np.ones((2,2))

C1 = A1 + B[...,np.newaxis,np.newaxis]
C2 = A2 + B[...,np.newaxis,np.newaxis,np.newaxis]

print(C1.shape)
print(C2.shape)

给出了

(2, 2, 2, 2)
(2, 2, 2, 2, 2)

作为输出。但为了做到这一点，我必须知道至少一个阵列中的维数。有没有办法在不知道其中任何一个的情况下做到这一点？希望这是有道理的。

Answer 1

重塑B以包含与A中的dims一样多的尾随单例维度 -

A + B.reshape(B.shape + tuple([1]*A.ndim)) # where A is generic ndarray

部分NumPy ufuncs有outer方法负责所有工作。因此，对于添加内容，我们可以简单地使用 -

np.add.outer(B,A)

Numpy“正交”广播

1 个答案: