Numpy Broadcasting Answer 的解释

Question

我最近发布了一个问题，该问题的回答完全符合我的要求。但是，我认为我高估了自己进一步操纵答案的能力。我阅读了广播文档，并点击了一些链接，这些链接让我回到了 2002 年关于 numpy 广播的话题。

我使用了第二种创建数组的方法 broadcasting:

N = 10
out = np.zeros((N**3,4),dtype=int)
out[:,:3] = (np.arange(N**3)[:,None]/[N**2,N,1])%N

输出：

[[0,0,0,0]
 [0,0,1,0]
 ...
 [0,1,0,0]
 [0,1,1,0]
 ...
 [9,9,8,0]
 [9,9,9,0]]

但我不明白如何通过文档来操作它。理想情况下，我希望能够设置每个列更改的增量。

例如。 A 列变化 0.5 到 2，B 列变化 0.2 到 1，C 列变化 1 到 10。

[[0,0,0,0]
 [0,0,1,0]
 ...
 [0,0,9,0]
 [0,0.2,0,0]
 ...
 [0,0.8,9,0]
 [0.5,0,0,0]
 ...
 [1.5,0.8,9,0]]

感谢您的帮助。

Answer 1

您可以稍微调整当前代码以使其正常工作。

>>> out = np.zeros((4*5*10,4))
>>> out[:,:3] = (np.arange(4*5*10)[:,None]//(5*10, 10, 1)*(0.5, 0.2, 1)%(2, 1, 10))
>>> out
array([[ 0. ,  0. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  1. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  2. ,  0. ],
       ...
       [ 0. ,  0. ,  8. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  9. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.2,  0. ,  0. ],
       ...
       [ 0. ,  0.8,  9. ,  0. ],
       [ 0.5,  0. ,  0. ,  0. ],
       ...
       [ 1.5,  0.8,  9. ,  0. ]])

变化是：

数组上没有 int dtype，因为我们需要它在某些列中保存浮点数。如果需要，您可以指定 float dtype（或者甚至更复杂的东西，只允许前两列中的浮点数）。
而不是 N**3 个总值，算出每一列的不同值的数量，并将它们相乘得到我们的总大小。这用于 zeros 和 arange。
在第一个广播操作中使用 floor 除法 // 运算符，因为此时我们需要整数，但稍后我们需要浮点数。
要除以的值再次基于后面列的值的数量（例如，对于 A,B,C 个值，除以 B*C, C, 1）。
添加一个新的广播操作以乘以各种比例因子（每个值一次增加多少）。
更改广播 mod % 操作中的值以匹配每列的边界。

Answer 2

这个小例子帮助我理解发生了什么：

In [123]: N=2    
In [124]: np.arange(N**3)[:,None]/[N**2, N, 1]
Out[124]: 
array([[ 0.  ,  0.  ,  0.  ],
       [ 0.25,  0.5 ,  1.  ],
       [ 0.5 ,  1.  ,  2.  ],
       [ 0.75,  1.5 ,  3.  ],
       [ 1.  ,  2.  ,  4.  ],
       [ 1.25,  2.5 ,  5.  ],
       [ 1.5 ,  3.  ,  6.  ],
       [ 1.75,  3.5 ,  7.  ]])

因此我们生成一个数字范围（0 到 7）并将它们除以 4,2 和 1。

剩下的计算只是改变每个值而不进一步广播

对每个元素应用%N

In [126]: np.arange(N**3)[:,None]/[N**2, N, 1]%N
Out[126]: 
array([[ 0.  ,  0.  ,  0.  ],
       [ 0.25,  0.5 ,  1.  ],
       [ 0.5 ,  1.  ,  0.  ],
       [ 0.75,  1.5 ,  1.  ],
       [ 1.  ,  0.  ,  0.  ],
       [ 1.25,  0.5 ,  1.  ],
       [ 1.5 ,  1.  ,  0.  ],
       [ 1.75,  1.5 ,  1.  ]])

分配给 int 数组与将浮点数转换为整数相同：

In [127]: (np.arange(N**3)[:,None]/[N**2, N, 1]%N).astype(int)
Out[127]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 0],
       [0, 1, 1],
       [1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 1, 0],
       [1, 1, 1]])

Numpy Broadcasting Answer 的解释

Explanation on Numpy Broadcasting Answer

python

arrays

numpy

array-broadcasting