python - 如何正确添加两个 numpy 数组？

Question

np_mat = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
np_mat + np.array([10, 10])

我很困惑 np.array([10, 10]) 和 np.array([[10, 10]]) 之间的区别。在学校里我知道只有相同维度的矩阵才能相加。当我在 np.array([10, 10]) 上使用 shape 方法时，它给了我 (2,)...这是什么意思？如何添加 np_mat 和 np.array([10, 10]) ？尺寸对我来说看起来不一样。我不明白什么？

Answer 1

看起来 numpy 在这里打破了数学规则。事实上，它将第二个矩阵 [10, 10] 与第一个 [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] 的每个元素相加>.

这称为 https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html。 [10, 10] 的形状为 (2, ) (即数学上的 2)，而 [[ 1, 2], [3, 4], [5, 6]] 是 (3, 2) (即，数学上，3 x 2 )。因此，根据一般的广播规则，您应该得到形状 (3, 2) 的结果(即，数学上，3 x 2)。

I am confused what the difference between np.array([10, 10]) and np.array([[10, 10]]) is.

第一个是一个数组。第二个是数组的数组(在内存中，它实际上是一个数组，但这与这里无关)。您可以将第一个视为列向量(大小为 2 x 1 的矩阵)，将第二个视为行向量(大小为 1 x 2 的矩阵)。但是，请注意，在开始将向量解释为矩阵之前，行向量和列向量之间的区别在数学中是无关紧要的。