numpy.broadcast_arrays

numpy.broadcast_arrays(*args, subok=False) [source]

Вещание любого количества массивов друг против друга.

Параметры

`*args`array_likes

Массивы для вещания.

subokbool, optional

Если True, то подклассы будут передаваться, в противном случае возвращаемые массивы будут принудительно преобразованы в массив базового класса (по умолчанию).

Возвращает

broadcastedlist of arrays

Эти массивы являются представлениями исходных массивов. Обычно они не являются непрерывными. Кроме того, более чем один элемент широковещательного массива может ссылаться на одну ячейку памяти. Если вам нужно записать в массивы, сначала сделайте копии. Хотя вы можете установить флаг writable в True, запись в одно выходное значение может привести к изменению более чем одного местоположения в выходном массиве.

Устарело начиная с версии 1.17: Выходной результат в настоящее время помечен таким образом, что при записи в него будет выведено предупреждение об устаревании. В будущей версии флаг writable будет установлен в False, и запись в него приведет к ошибке.

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 полезное выражение для 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]])]