Numpy - 有没有办法指定广播维度？答案

【问题标题】：Numpy - is there a way to specify broadcasting dimension?Numpy - 有没有办法指定广播维度？
【发布时间】：2020-11-14 18:43:20
【问题描述】：

广播只能（据我所知）从最后匹配形状的矩阵（形状[4,3,2] 可以广播形状[2]、[3,2]、[4,3,2]）。但为什么呢？

考虑以下示例：

np.zeros([4,3,2])


[[[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]

 [[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]

 [[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]

 [[0 0]
  [0 0]
  [0 0]]]

为什么无法使用[1,2,3] 或[1,2,3,4] 进行广播？

添加[1,2,3]（形状：[3]，目标形状：[4,3,2]）预期结果：

[[[1 1]
  [2 2]
  [3 3]]

 [[1 1]
  [2 2]
  [3 3]]

 [[1 1]
  [2 2]
  [3 3]]

 [[1 1]
  [2 2]
  [3 3]]]

添加[1,2,3,4]（形状：[4]，目标形状：[4,3,2]）预期结果：

[[[1 1]
  [1 1]
  [1 1]]

 [[2 2]
  [2 2]
  [2 2]]

 [[3 3]
  [3 3]
  [3 3]]

 [[4 4]
  [4 4]
  [4 4]]]

或者，如果担心这种方式的多维广播，添加：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

（形状：[4,3]，目标形状：[4,3,2]）预期结果：

[[[ 1  1]
  [ 2  2]
  [ 3  3]]

 [[ 4  4]
  [ 5  5]
  [ 6  6]]

 [[ 7  7]
  [ 8  8]
  [ 9  9]]

 [[10 10]
  [11 11]
  [12 12]]]

所以基本上我说的是我看不出它找不到匹配形状的原因，并分别进行操作。如果目标矩阵中有多个维度匹配，只需自动选择最后一个，或者可以选择指定我们要执行操作的维度。

有什么想法/建议吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

广播规则简单明了。

与(4,3,2)

(2,) => (1,1,2) => (4,3,2)
(3,2) => (1,3,2) => (4,3,2)

(3,) => (1,1,3) => (4,3,3) ERROR
(4,) => (1,1,4)
(4,3) => (1,4,3)

使用reshape 或np.newaxis，我们可以在正确的位置添加明确的新维度：

(3,1) => (1,3,1) => (4,3,2)
(4,1,1) => (4,3,2)
(4,3,1) => (4,3,2)

为什么它不自动做最后的事情？潜在的歧义。如果没有这些规则，尤其是“仅添加前导”，则可以在几个不同的位置添加额外的维度。

例如

(2,3,3) + (3,) => is that (1,1,3) or (1,3,1)?
(2,3,3,3) + (3,3)

【讨论】：