python-在具有相同“外部”大小的数组之间广播

Question

Numpy似乎对广播数组有一些（对我而言）不直观的行为。 假设我们有两个数组

a = numpy.ones((2,2,3))
b = numpy.array([[1],[2]])

我希望能够将它们相乘，输出为

>>> a*b
array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]]])

但是相反，我们得到

>>> a*b
array([[[1., 1., 1.],
        [2., 2., 2.]],

       [[1., 1., 1.],
        [2., 2., 2.]]])

事实上，这种乘法仅仅工作，因为第二维度a相同的外部尺寸b （图2，在这种情况下）。 相反，如果我们有a = numpy.ones((2,3,3)) ， a = numpy.ones((2,3,3))收到以下错误：

>>> a*b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3,3) (2,1)

我觉得很奇怪的原因是将形状为（3,4）和（1，）的数组一起广播会很好-那么当它们是两个较大数组的“子数组”时为什么不起作用？

而做我想做的最“ pythonic”方式是什么？ 具体来说，这是要创建一个3D ndarray，其中每个2D子数组的值在整个重复过程中都有不同。 显然，我可以使用循环，但是看起来并不优雅。

Answer 1

您有（2,2,3）和（2,1）。 将第二个扩展到（1,2,1）（前面的自动新轴），然后扩展到（2,2,3）。

尝试b[:,:,None]使其成为（2,1,1）。

Answer 2

怎么样？

a = np.ones((2,2,3))
b = np.array([[[1],
              [1]],
               [[2],
              [2]]])

print(a*b)


array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[2., 2., 2.],
        [2., 2., 2.]]])