बेवकूफ, पायथन:

Question

प्रसारित करते समय स्वचालित रूप से सरणी के आयामों का विस्तार करें Numpy सरणी प्रसारण में निम्न अभ्यास पर विचार करें।

import numpy as np 
v = np.array([[1.0, 2.0]]).T # column array 

A2 = np.random.randn(2,10) # 2D array 
A3 = np.random.randn(2,10,10) # 3D 

v * A2 # works great 

# causes error: 
v * A3 # error 

मैं प्रसारण के लिए Numpy नियम पता है, और मैं Matlab में bsxfun कार्यक्षमता से परिचित हूँ। मैं समझता हूं कि एक (2, एन, एन) सरणी में एक (2,1) सरणी को प्रसारित करने का प्रयास क्यों विफल रहता है, और मुझे इससे पहले (2,1) सरणी (2,1,1) सरणी में दोहराएं प्रसारण के माध्यम से चला जाता है।

मेरा प्रश्न है: क्या कोई तरीका है कि पाइथन को किसी भी सरणी की आयाम को स्वचालित रूप से पैड करने के लिए कहने का कोई तरीका है, बिना किसी विशेष रूप से आवश्यक आयाम बताए?

मैं अन्यथा मैं कुछ बेवकूफ और mult_v_A = lambda v,A: v.reshape([v.size] + [1]*(A.ndim-1)) * A तरह मूर्खता से बदसूरत कर सकता है स्पष्ट रूप से जोड़ी को (2,1) बहुआयामी सरणी इसके खिलाफ प्रसारित किया जा रहा है के साथ वेक्टर नहीं करना चाहते ---। मुझे समय से पहले पता नहीं है कि "ए" सरणी 2 डी या 3 डी या एन-डी होगी।

मैटलैब की bsxfun प्रसारण कार्यक्षमता अनिवार्य रूप से आवश्यक आयामों को पैड करता है, इसलिए मुझे उम्मीद है कि मैं पाइथन में कुछ कर सकता हूं।

Answer 1

यह बदसूरत है, लेकिन यह काम करेंगे :

(v.T * A3.T).T 

आप इसे किसी भी तर्क देना नहीं है, तो सुर आकार टपल, पराजयों इसलिए अब आप प्रसारण नियमों पर भरोसा कर सकते हैं उनके जादू करने के लिए। अंतिम ट्रांज़ेक्शन सब कुछ सही क्रम में देता है।

Answer 2

NumPy प्रसारण बाईं ओर अतिरिक्त अक्ष जोड़ता है।

इसलिए यदि आप अपने सरणियों की व्यवस्था तो साझा कुल्हाड़ियों सही पर हैं और broadcastable कुल्हाड़ियों बाईं तरफ है, तो आप प्रसारण कोई समस्या नहीं के साथ उपयोग कर सकते हैं:

import numpy as np 
v = np.array([[1.0, 2.0]]) # shape (1, 2) 

A2 = np.random.randn(10,2) # shape (10, 2) 
A3 = np.random.randn(10,10,2) # shape (10, 10, 2) 

v * A2 # shape (10, 2) 

v * A3 # shape (10, 10, 2)