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为什么一个numpy数组的形状在添加了另一个具有相同形状的numpy数组的元素后会变形?

一个numpy数组的形状在添加了另一个具有相同形状的numpy数组的元素后会变形,是因为numpy的数组操作遵循广播规则(broadcasting rule)。

广播规则是numpy中用于处理不同形状数组之间的运算的一种机制。当进行数组运算时,如果两个数组的形状不完全相同,numpy会尝试通过广播规则将它们转换为相同的形状,以便进行元素级别的操作。

具体来说,当两个数组的形状不完全相同时,numpy会按照以下规则进行广播:

  1. 如果两个数组的维度数不同,numpy会在形状较小的数组的前面添加长度为1的维度,直到两个数组的维度数相同。
  2. 如果两个数组在某个维度上的长度不同,但其中一个数组的长度为1,numpy会将该维度的长度扩展为另一个数组在该维度上的长度。
  3. 如果两个数组在某个维度上的长度不同,并且两个数组的长度都不为1,numpy会引发一个错误,表示无法进行广播。

通过广播规则,numpy可以实现在不同形状的数组之间进行元素级别的操作,而无需显式地进行形状转换或循环操作。这样可以大大提高数组操作的效率和代码的简洁性。

对于numpy数组的形状变形,可以使用numpy的reshape()函数来实现。reshape()函数可以将一个数组转换为指定形状的新数组,而不改变原始数组的数据。

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