不同维数组之间的numpy加法

Question

我正在运行以下代码：

import numpy as np

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

print(a)
[[2 , 4 ]]

如您所见。 a 的维度为 1，b 的维度为 2。

在数学上，不同维度的数组之间是不可能相加的 它如何在 numpy 下工作？那是什么意思 [ [ 2, 4 ] ]？

• a.shape 是 (2, )
• b.shape 是 (1 ,2)
• (a+b).shape 是 (1 ,2)

但是下面的代码会产生错误：

import numpy as np

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

为什么它不起作用？是什么导致了不同的结果？

Answer 1

正如 cmets 中已经暗示的那样，检查documentation 总是有帮助的；引用：

当对两个数组进行操作时，NumPy 会逐元素比较它们的形状。它从尾随维度开始，然后向前推进。两个维度兼容时

1. 他们是平等的，

2. 或其中之一是 1

在您的情况下，两个数组共享一个具有 1 个元素的维度（A 中的 1 列和 B 中的 1 行）。

因此，它以一种在数学上没有意义的方式添加它们。

如果你改变了这个并且有共享维度为 1 的数组，那么你会得到一个错误。