如何使用广播对两个不同的形状数组求和

Question

我有两个数组，想使用 numpy 广播对它们求和。这是第一个数组：

[4 6 2 1]

第二个：

[[ 5  4  56  45]
 [ 10  7  88  120]
 [69 9 70 1]]

如何使用 numpy 广播对这两个数组求和？感谢您的帮助

更新

a = np.array(a)
A = np.array(A)

G = a + A

结果：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-4fac93342c82> in <module>()
      5 A = np.array(A)
      6 
----> 7 G = a + A
      8 #print(G)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,) (3, 4) 

Answer 1

大概是这样的：

import numpy as np

A = np.array([4, 6, 2, 1])
B = np.array([[ 5,  4,  56,  45],
 [ 10,  7,  88,  120],
 [69, 9, 70, 1]])

C = A + B
print(C)
>>> [[  9  10  58  46]
     [ 14  13  90 121]
     [ 73  15  72   2]]

你不需要改变形状，numpy 它们已经可以广播了。你有A.shape = (4,) 和B.shape = (3, 4)。所以numpy会广播到B的第一维。