numpy.broadcast_arrays

numpy.broadcast_arrays(*args, **kwargs) [source]

Распространение произвольного количества массивов друг против друга.

Параметры:

`*args` : array_likes Массивы для распространения. subok : bool, optional Если True, то подклассы будут переданы, в противном случае возвращаемые массивы будут принудительно преобразованы в массив базового класса (по умолчанию).

Возвращает:

broadcasted : list of arrays Эти массивы являются представлениями исходных массивов. Они обычно не являются непрерывными. Кроме того, более чем один элемент широковещательного массива может ссылаться на одно местоположение в памяти. Если вам нужно записать в массивы, сначала сделайте копии. Хотя вы можете установить флаг writable в значение True, запись в одно выходное значение может привести к изменению более чем одного местоположения в выходном массиве. Устарело начиная с версии 1.17: Выходные данные в настоящее время помечены таким образом, что при записи будет выведено предупреждение об устаревании. В будущей версии флаг writable будет установлен в значение False, поэтому запись в него будет вызывать ошибку.

Примеры

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

Вот полезный идиоматический способ получения непрерывных копий вместо несмежных представлений.

>>> [np.array(a) for a in np.broadcast_arrays(x, y)]
[array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3]]), array([[4, 4, 4],
       [5, 5, 5]])]