numpy.broadcast_arrays

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

Распространение произвольного количества массивов друг против друга.

Параметры:

*argsarray_likes

Массивы для распространения.

subokbool, необязательно

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

Возвращаемое значение:

broadcastedкортеж массивов

Эти массивы являются представлениями исходных массивов. Они обычно не являются сплошными. Кроме того, более одного элемента широковещательного массива может ссылаться на одно местоположение в памяти. Если вам нужно записать в массивы, сначала сделайте копии. Хотя вы можете установить writable флаг 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 так, что при записи в него будет выведено предупреждение об устаревании. В будущей версии writable флаг будет установлен в False, так что запись в него будет вызывать ошибку.

См. также

broadcast

broadcast_to

broadcast_shapes

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 idiom для получения сплошных копий вместо не сплошных 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]])]