数据分析应用项目化教程（Python） 课件 任务3.3 多维数组运算1_第1页
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第三章使用NumPy进行多维数组创建与运算

任务3.3多维数组运算数组矢量化运算数组广播运算数组和标量运算数组矢量化运算矢量：也叫向量，在numpy中，矢量是一维数组，二维数组的每行是行矢量，每列是列矢量。一维数组被视为二维数组中的行矢量。矢量化运算：指的是用数组表达式代替循环来操作数组，也就是说使用NumPy数组，可以使你不用编写循环就可对数据执行批量运算。图解数组矢量化运算矢量化运算是基于整个数组运行而不是其中的单个元素，这对于数组编程而言是必要的。矢量运算意味着shape相等的数组之间的任何算术运算都会将运算应用到对应位置的元素级。根据运算规则，面向数组，逐元素进行。数组广播运算⼴播（broadcasting）：不同形状的数组之间的算术运算的执⾏⽅式。广播运算：当形状不相等的数组执行算术计算的时候，就会自动触发广播机制，该机制会对数组进行扩展，扩展维度小的数组，使数组的shape属性值一样，这样就可以进行矢量运算。如图，a和b数组列数一致，对应行数需要广播。广播是有条件的：假如一维数组b的shape不是(3,)，而是（2，)，广播就会失败。（4，3）和（2，），没有某一维度长度等长或为1，广播失败。数组和标量运算数组和标量运算，会产生一个与数组具有相同行和列的新数组，标量值传播到对应位置。其它广播情况：行数列数均不一致，均需要广播小结数组矢量化运算：数组之间的算术运算，shape一致，应用到对应位置元素级数组广播运算：shape不一致，数组自动扩展使shape一致，然后进行矢量运算，广播可能失效

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