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Python科学计算扩展库numpy中的广播运算

首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。...---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去...，本质上也属于广播 # 把标量广播到数组上去，分别与数组中每个元素运算 >>> a[0] + b array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> a[1] + b array([10, 11..., 12, 13, 14, 15]) # 6x1数组和1x6数组的广播 # 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行 >>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3,...>>> a + 2 array([[3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 2x3数组与2x1数组之间的广播 # 把[1]广播到a的第一行，[2]广播到a的第二行 >>> a

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    NumPy和Pandas中的广播

    Numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 “维度”指的是特征或数据列。...广播通过扩充较小数组中的元素来适配较大数组的形状，它的本制是就是张量自动扩展，也就是说根据规则来进行的张量复制。...在二维数组中，广播规则同样适用，请参见如下代码。...可以将这些函数称为“广播函数”，因为它们允许向变量或数据中的所有数据点广播特定的逻辑，比如一个自定义函数。...总结 在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

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    Broadcast: Numpy中的广播机制

    在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。...这种将较小数组进行延伸，保持和较大数组同一形状的机制，就称之为广播。...数组的广播是有条件约束的，并不是任意两个不同形状的数组都可以调整成同一形状，其操作逻辑如下 第一步，判断输出结果的数组尺寸，即shape属性，取输入数组的每个轴的最大值 第二步，将shape属性与输出数组不一致的话输入数组进行广播...，要求二者之间只可以有一个轴尺寸是不同的，而且必须是1 第三步，利用广播之后的数组进行对应项的算术运算，输出结果 结合以下例子来了解其操作过程 >>> a = np.arange(4) >>> a array...明确输出结果为4行5列的矩阵之后，将输入的数组a和b通过广播机制扩展为4行5列的数组。

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    Android中BroadcastReceiver广播

    BroadCastReceiver 简介 广播接收者（ BroadcastReceiver ）用于接收广播 Intent ，广播 Intent 的发送是通过调用 Context.sendBroadcast...通常一个广播 Intent 可以被订阅了此 Intent 的多个广播接收者所接收。  广播是一种广泛运用的在应用程序之间传输信息的机制 。...而 BroadcastReceiver 是对发送出来的广播进行过滤接收并响应的一类组件；  来自普通应用程序，如一个应用程序通知其他应用程序某些数据已经下载完毕。  ...因此从这个特征可以看出，在所调用的onReceive(Context, Intent)函数里，不能有过于耗时的操作，不能使用线程来执行。对于耗时的操作，请start service来完成。...其实是对应Manifest.xml中 private Button

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    原生的 Python 和带广播的 Numpy

    利用 Python 原生的功能，创建一个二维的 list，变量名称为 x ，其 shape 为 (3,1) In [3]: x = [[3],[1],[4]]In [15]: xOut[15]: [[3...接下来，分别比较它们各自的对应元素，如果 x[i][j] < y[i][j] ，则选择 x[i][j] ，并加 1, 否则，选择 y[i][j], 并减 1，并返回一个对应维度的二维 list....如果使用 Numpy 中的函数，可能只需要 1 行， In [33]: np.where(np.array(x)<np.array(y),np.array(x)+1,np.array(y)-1)...，x , y 和 condition 需要是可广播的，并最终传播为某种 shape....之所以，从文章开头到后面大部分篇幅，都在使用 Python 原生的功能实现与 Numpy 同样的效果，就是为了更好的说明 Numpy 的传播机制。 通过对比，或许更容易明白 Numpy 的传播机制。

    91020

    cocosCreator开发中添加广播

    设计思路： 客户端与服务器建立一个长链接，用来接收服务器发过来的广播消息 创建一个队列，将接收到的广播消息添加到队列中 建立一个定时器，定期从队列中取出消息，并展示出来 展示方法：创建一个Label，Label...为取出来的消息，然后克隆该Label节点，从右往左的进行移动，到移动到指定位置后，删除该节点。...var data = event.data; console.log("Received data: " + data); messageQueue.push(data); // 将接收到的消息添加到队列中..._TextC_broadcast.string = data; //Label内容设置为从队列中取出来的消息 let broadMessage = instantiate(this....Label tween(broadMessage).to(broadTime*1.5, { position: new Vec3(x, 0, 0) }).call(()=>{ // 广播文字移动

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    Python库介绍12 广播

    不同形状的数组或标量计算时，发生广播(Boardcasting) 广播分为标量广播和数组广播 当一个数组与标量进行计算时，标量会在指定维度上被拓展以后再进行计算 【标量广播】 如图，当数组a[[1,2]..., 与10相加时，标量10会被扩展为 一个2*2的矩阵(元素全为10) [3,4]] 再与数组a相加 我们可以在jupyter notebook中查看这个过程 import...numpy as np a=np.array([[1,2], [3,4]]) b=a+10 print(b) 【数组广播】 下面来看数组的广播 import numpy as np...(2,3,4) 矩阵b的形状是(3,4) 它们是可以相加的，相加后的结果c是2*3*4矩阵 相加时，原本(3,4)的b矩阵会在0轴上被复制成两份，扩展为(2,3,4)矩阵，然后与矩阵a相加 广播后的b矩阵...可以计算得出，这个广播后的矩阵与矩阵a相加就得到c

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    Python中的Numpy(4.矩阵操作(算数运算，矩阵积，广播机制))

    参考链接： Python中的numpy.divide 1.基本的矩阵操作：  '''1.算数运算符：加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5))...())除(np.divide())''' n1_add = np.add(n1, 10) print("加的方法结果为：", n1_add) n1_subtract = np.subtract(n1,...3) print("减的方法结果为：", n1_subtract) n1_multiply = np.multiply(n1, 2) print("乘的方法结果为：", n1_multiply) n1_...：",c_dot)    矩阵积的具体算法:  '''4.广播机制     ndarray两条规则：     ·规则一: 为缺失的维度补1  （1代表的是补了1行或者1列）     ·规则二：假定缺失元素用已有值填充...''' n1 = np.ones((2,3)) n2 = np.arange(3) print("n1:",n1) print("n2:",n2) '''numpy的广播机制，维度不对应，自动补全''

    93910

    基于 Redis 实现 Laravel 广播功能（中）：引入 Laravel Echo 接收广播消息

    至此，我们就将前面基于 Redis + Socket.io 原生代码实现的事件广播功能重构为了基于 Laravel 广播组件 + Laravel Echo Server + Laravel Echo 实现的完整广播系统了...，这样一来，我们就可以使用 Laravel 广播系统提供的所有功能了，包括事件广播的推送和接收、私有频道、存在频道等。...验证 Laravel 事件广播消息推送 在访问 /broadcast 路由前，还需要在 resources/views/websocket.blade.php 的 标签中添加获取 CSRF...的日志，就可以看到服务端发布的事件消息已经被 Laravel Echo Server 中的 Redis 接收处理了： 底层原理和我们通过 Redis + Socket.io 原生代码实现广播功能是一样的...Echo 客户端的广播链路就已经打通了。

    3.8K10

    Android的广播

    Broadcast 在Android中 Broadcast是一种 广泛运用在引用程序之间传输信息的机制。...文件中声明了对应权限的BroadcastReceiver才能就收到； 同样的，如果在注册BroadcastReceiver时指定了可接受的Broadcast的权限，则只有在包的AndroidManifest.xml...name="android.net.conn.CONNECTIVITY_CHANGE"> 动态注册 动态注册： 动态的在代码中定义...，优先级的接受者可以 终止广播的发送或者 添加额外的数据或者修改 发送的广播数据 终止 广播 if (intent.getAction().equals("com.mxc.example.broadcast.order...本地广播和广播的操作几乎是一致的不过是使用 LocalBroadcastManager 来管理的；发送的注册都是 LocalBroadcastManager实例来管理 本地广播和 广播一样 分为 异步广播和同步广播

    1.1K120

    Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

    在神经网络学习之Ndarray对象和CNN入门 中，主要介绍了Ndarray维度的概念和CNN的大体流程图，本文基于此介绍Ndarray中比较重要的一个函数stack函数的使用以及numpy中的广播,...@在python中是函数装饰器，和Java中的注解是不一样的。...arr[:2,1:]代表取到第一行(<2)，从第一列到最后一列，显然shape就是(2,2) Note: In Python, x[(exp1, exp2, ..., expN)] is equivalent...轴的概念 我在图中标注出了哪些是外边的轴,哪些是第二个轴,哪些是最里边的轴,有一个比较简单的方法来判断这些轴,就是观察一下方括号,方括号数量越多的轴,越是在外层的轴,在这个例子中,最外侧的轴有两层方括号...numpy中的广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式。 下面的图片展示了数组 b 如何通过广播来与数组 a 兼容。

    1.1K00

    5G在未来广播中的应用

    本文来自IBC2019（国际广播大会），主要讲述了BBC（英国广播公司）及其合作伙伴使用5G技术进行内容分发和生成方面做出的试验，探索了5G在未来广播中的应用。...5G RuralFirst项目代表着4G/5G技术在直播广播中的首次公开试用。...目前已经提出了许多将广播内容分发到移动台的技术，如DVB-H和DVB-NGH，但这些技术都没有在手机中得到普遍支持，而5G却会在未来的手机中得到广泛支持，因此5G技术为广播带来了新的机会，提供未来的广播服务...图1 实验室射频测试系统架构 CloudNet在Strinsay高中安装了全向天线，学校坐落在岛中心的一个小山上，可以被一个基站覆盖，基站安装在靠近天线的阁楼中，由一个eNodeB，一个独立的移动核心网和必要的广播核心网络组件组成...5G主干网的高带宽和低至1ms的延时，使得其从4G与LTE中脱颖而出。 ? 图5 视频加载时延 图5说明了三个不同的360°视频流（4k，10Mb/s）的传输延时。

    1.4K40

    Numpy的广播功能

    数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码 《Python数据科学手册》读书笔记 数组的计算：广播 另外一种向量化操作的方法是利用 NumPy...的广播功能。...NumPy 广播功能的好处是， 这种对值的重复实际上并没有发生， 但是这是一种很好用的理解广播的模型。...以上的这些例子理解起来都相对容易， 更复杂的情况会涉及对两个数组的同时广播： # 两个数组同时广播 a = np.arange() b = np.arange()[:, np.newaxis] print...， 即掩码操作： # 将小于5的值从数组中筛选出来 x[x < ] array([, , , , , ]) and和or对整个对象执行单个布尔运算，而&和|对一个对象的内容执行多个布尔运算，对于Numpy

    1.8K20

    NumPy的广播机制

    目录一、广播(Broadcasting)简介二、广播(Broadcasting)的机制----一、广播(Broadcasting)简介在线性代数中我们曾经学到过如下规则：a1 = 1 ，a2 = 2，a1...而在NumPy中，通过广播可以完成这项操作。...尽管该技术是为NumPy开发的，但它在其他数值计算库中也得到了更广泛的应用，例如深度学习框架TensorFlow和Pytorch。...NumPy在广播的时候实际上并没有复制较小的数组; 相反，它使存储器和计算上有效地使用存储器中的现有结构，实际上实现了相同的结果。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为

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