import numpy as np a = np.array([0.1,0.2,0.3,0.4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b print(c)输出结果如下：
[ 1. 4. 9. 16.]
但如果两个形状不同的数组呢？它们之间就不能做算术运算了吗？当然不是！为了保持数组形状相同，NumPy 设计了一种广播机制，这种机制的核心是对形状较小的数组，在横向或纵向上进行一定次数的重复，使其与形状较大的数组拥有相同的维度。
import numpy as np
a = np.array([[ 0, 0, 0],
[10,10,10],
[20,20,20],
[30,30,30]])
#b数组与a数组形状不同
b = np.array([1,2,3])
print(a + b)
输出结果为：
[[ 1 2 3] [11 12 13] [21 22 23] [31 32 33]]下图 1 ：通过数组 a 、b 的运算展示了广播机制的实现流程。
图1：Numpy 数组广播机制
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/13608.html