Numpy broadcast_to() 函数

Numpy broadcast_to() 函数将数组广播到新的形状。它模拟了广播机制，即在指定形状的数组上创建新视图，而无需实际复制数据。

这对于创建兼容形状的数组以进行操作而无需复制数据非常有用。

语法

以下是 numpy.broadcast_to 函数的语法 -

numpy.broadcast_to(array, shape, subok=False)

参数

以下是 numpy.broadcast_to 函数的参数 -

• array: 要广播的数组。
• shape(tuple): 广播到的形状数组将被广播。
• subok(bool, 可选): 如果此参数为 True，则子类将被传递，否则返回的数组将被强制为基类数组。默认值为 False。

返回值

返回具有给定形状的原始数组的只读视图。它将具有一个设置为 True 的只读属性。

示例 1

以下是使用 Numpy broadcast_to() 函数将一维数组广播为二维数组的示例。在此示例中，一维数组 [1, 2, 3] 被广播到形状为 (3, 3) 的二维数组。

import numpy as np

# 原始数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 广播到形状为 (3, 3) 的数组
broadcasted_arr = np.broadcast_to(arr, (3, 3))

print("原始数组:")
print(arr)
print("
广播后的数组:")
print(broadcasted_arr)

输出

原始数组:
[1 2 3]

广播后的数组:
[[1 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]]

示例 2

我们可以借助 numpy.broadcast_to() 函数将二维数组广播到更高维度。这里，二维数组 [[1, 2], [3, 4]] 被广播为形状为 (2, 2, 2) 的三维数组 -

import numpy as np

# 原始二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 广播为形状为 (2, 2, 2)
broadcasted_arr = np.broadcast_to(arr, (2, 2, 2))

print("原始数组:")
print(arr)
print("
广播后的数组:")
print(broadcasted_arr)

输出

原始数组:
[[1 2]
[3 4]]

广播后的数组:
[[[1 2]
[3 4]]

[[1 2]
[3 4]]]

示例 3

以下示例展示了 numpy.broadcast_to() 函数如何通过扩展数组内容(不重复数据)有效地将给定数组复制到新的形状 -

import numpy as np
a = np.arange(4).reshape(1,4)

print('原始数组:')
print(a)
print('
')

print('应用 broadcast_to 函数后:')
print(np.broadcast_to(a,(4,4)))

输出

原始数组:
[[0 1 2 3]]

应用 broadcast_to 函数后:
[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]]

numpy_array_manipulation.html