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法律研究在 NumPy 中按元素添加不同形状的参数
要按元素添加不同形状的参数，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.add()** 方法。out 是存储结果的位置。如果提供，则其形状必须是输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。
条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 -
import numpy as np
创建两个不同形状的数组 -
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3)) arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
显示数组 -
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)获取数组的类型 -
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)获取数组的维度 -
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)获取数组的形状 -
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要按元素添加不同形状的参数，请在 Python NumPy 中使用 numpy.add() 方法 -
print("
Result (adding element-wise)...
",np.multiply(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Create two arrays with different shapes
arr1 = np.arange(27.0).reshape((3, 3, 3))
arr2 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To add arguments element-wise with different shapes, use the numpy.add() method in Python Numpy
print("
Result (adding element-wise)...
",np.multiply(arr1, arr2))输出
Array 1... [[[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.] [ 6. 7. 8.]] [[ 9. 10. 11.] [12. 13. 14.] [15. 16. 17.]] [[18. 19. 20.] [21. 22. 23.] [24. 25. 26.]]] Array 2... [[0. 1. 2.] [3. 4. 5.] [6. 7. 8.]] Our Array 1 type... float64 Our Array 2 type... float64 Our Array 1 Dimensions... 3 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (3, 3, 3) Our Array 2 Shape... (3, 3) Result (adding element-wise)... [[[ 0. 1. 4.] [ 9. 16. 25.] [ 36. 49. 64.]] [[ 0. 10. 22.] [ 36. 52. 70.] [ 90. 112. 136.]] [[ 0. 19. 40.] [ 63. 88. 115.] [144. 175. 208.]]]
更新于: 2022年2月7日
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