numpy.broadcast

class numpy.broadcast [source]

Создать объект, имитирующий вещание.

Параметры:	in1, in2, … : array_like Входные параметры.
Возвращает:	b : broadcast object Вещание входных параметров друг относительно друга и возврат объекта, инкапсулирующего результат. Среди прочего, он имеет свойства shape и nd, и может использоваться как итератор.

См. также

broadcast_arrays, broadcast_to

Примеры

Ручное сложение двух векторов, используя вещание:

>>> x = np.array([[1], [2], [3]])
>>> y = np.array([4, 5, 6])
>>> b = np.broadcast(x, y)

>>> out = np.empty(b.shape)
>>> out.flat = [u+v for (u,v) in b]
>>> out
array([[ 5.,  6.,  7.],
       [ 6.,  7.,  8.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

Сравните с встроенным вещанием:

>>> x + y
array([[5, 6, 7],
       [6, 7, 8],
       [7, 8, 9]])

Атрибуты:

index текущий индекс в результатах вещания iters кортеж итераторов вдоль «компонентов» self. nd Количество измерений широковещательного результата. Для кода, предназначенного для NumPy 1.12.0 и более поздних версий, предпочтительнее использовать более согласованное ndim. >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> y = np.array([[4], [5], [6]]) >>> b = np.broadcast(x, y) >>> b.nd 2 ndim Количество измерений широковещательного результата. Псевдоним для nd. Новое в версии 1.12.0. >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> y = np.array([[4], [5], [6]]) >>> b = np.broadcast(x, y) >>> b.ndim 2 numiter Количество итераторов, которыми обладает широковещательный результат. >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> y = np.array([[4], [5], [6]]) >>> b = np.broadcast(x, y) >>> b.numiter 2 shape Форма широковещательного результата. size Общий размер широковещательного результата.

Методы

reset()

Сбросить итератор(ы) широковещательного результата.