Функция broadcast_arrays

Функция broadcast_arrays принимает несколько массивов и приводит их к форме, которая позволяет выполнять над ними элементные операции без явного копирования данных. В результате возвращается кортеж массивов с одинаковой формой. При необходимости функция расширяет оси со значением размера 1 до требуемой размерности.

Синтаксис

np.broadcast_arrays(*args, subok=False)

Параметр *args принимает массивы для приведения. Параметр subok (по умолчанию False) определяет, будут ли возвращаться подклассы ndarray.

Пример

Давайте приведем одномерный и двумерный массивы к общей форме:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[10], [20], [30]])

res1, res2 = np.broadcast_arrays(arr1, arr2)
print("arr1:", res1)
print("arr2:", res2)

Результат выполнения кода:

arr1: [[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]
arr2: [[10 10 10]
 [20 20 20]
 [30 30 30]]

Пример

Давайте сравним результат с явным широковещанием через прибавление константы:

import numpy as np

a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([10, 20, 30])

broadcasted_a, broadcasted_b = np.broadcast_arrays(a, b)
print("Shape of a:", a.shape)
print("Shape of b:", b.shape)
print("Broadcasted a shape:", broadcasted_a.shape)
print("Broadcasted b shape:", broadcasted_b.shape)

Результат выполнения кода:

Shape of a: (3, 1)
Shape of b: (3,)
Broadcasted a shape: (3, 3)
Broadcasted b shape: (3, 3)

Как видим, оба массива получили форму (3, 3), что позволяет выполнять операции поэлементно.

Пример

Давайте приведем три массива разной размерности к общей форме:

import numpy as np

x = np.array([1, 2])
y = np.array([[10], [20]])
z = np.array([[[100]], [[200]]])

res_x, res_y, res_z = np.broadcast_arrays(x, y, z)
print("x shape:", res_x.shape)
print("y shape:", res_y.shape)
print("z shape:", res_z.shape)

Результат выполнения кода:

x shape: (2, 2, 2)
y shape: (2, 2, 2)
z shape: (2, 2, 2)

Все три массива приведены к единой форме (2, 2, 2), хотя изначально их размерности различались.

Пример

Давайте используем функцию в сочетании с поэлементной операцией:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([[5], [6], [7], [8]])

bc_a, bc_b = np.broadcast_arrays(a, b)
res = bc_a + bc_b
print(res)

Результат выполнения кода:

[[ 6  7  8  9]
 [ 7  8  9 10]
 [ 8  9 10 11]
 [ 9 10 11 12]]

Поэлементное сложение работает корректно после приведения обоих массивов к форме (4, 4).

Смотрите также

функцию broadcast_to,
которая приводит один массив к заданной форме для широковещания
функцию expand_dims,
которая добавляет новую ось в массив
функцию atleast_2d,
которая приводит массивы к как минимум двумерной форме
функцию atleast_3d,
которая приводит массивы к как минимум трехмерной форме