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机器学习与目标检测数组相加:形状需要满足哪些条件机器学习与目标检测数组相加:形状需要满足哪些条件一、形状相同1.1、形状相同示例程序二、符合广播机制2.1、符合广播机制的描述2.2、符合广播机制的示例程序机器学习与目标检测数组相加:形状需要满足哪些条件 数组相加-形状需要满足的条件如下所示 一、形状相同
1.1、形状相同示例程序 形状相同示例程序如下所示 arr_a np.array([1, 2, 3, 4])
arr_b np.array([6, 7, 8, 9])
arr_add np.add(arr_a, arr_b)
print(1 数组形状相同)
print(arr_a , arr_a)
print(arr_b , arr_b)
print(np.add(arr_a, arr_b) , arr_add, \n)形状相同示例程序运行如下所示 1 数组形状相同
arr_a [1 2 3 4]
arr_b [6 7 8 9]
np.add(arr_a, arr_b) [ 7 9 11 13]二、符合广播机制 2.1、符合广播机制的描述 符合广播机制的描述如下所示 1如果两个数组的维度数不相同那么小维度数组的形状将会在最左边补 1。2 如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配那么数组的形状会沿着维度 为 1 的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。
2.2、符合广播机制的示例程序 符合广播机制的示例程序如下所示 print(2 符合广播机制)
arr_a np.array(range(12)).reshape(3, 4)
arr_b np.array([1, 2, 3, 4])
arr_a_ndim arr_a.ndim
arr_b_ndim arr_b.ndim
arr_add np.add(arr_a, arr_b)
print(arr_a \n, arr_a)
print(arr_b , arr_b)
print(arr_a_ndim , arr_a_ndim)
print(arr_b_ndim , arr_b_ndim)print(np.add(arr_a, arr_b) \n, arr_add, \n)符合广播机制的示例程序运行如下所示 arr_a [[ 0 1 2 3][ 4 5 6 7][ 8 9 10 11]]
arr_b [1 2 3 4]
arr_a_ndim 2
arr_b_ndim 1
np.add(arr_a, arr_b) [[ 1 3 5 7][ 5 7 9 11][ 9 11 13 15]]
