python numpy中的广播机制
项目场景：在faster-rcnn求iou遇到 tl = np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2]) br = np.minimum(bbox_a[:, None, 2:], bbox_b[:, 2:]) area_i = np.prod(br - tl, axis=2) * (tl < br).all(axis=2)问题描述：pyth...
Python 之 NumPy 切片索引和广播机制
文章目录一、切片和索引1. 一维数组2. 二维数组二、索引的高级操作1. 整数数组索引2. 布尔数组索引三、广播机制1. 广播机制规则2. 对于广播规则另一种简单理解一、切片和索引ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改（），与 Python 中 list 的切片操作一样。ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引（先行后列，都是从 0 开始）。区别在于：数组切片是....
numpy广播机制
广播机制用于处理两个不同维度数组之间的操作，这里只讨论不超过两维的数组广播机制。【a】标量和数组的操作当一个标量和数组进行运算时，标量会自动把大小扩充为数组大小，之后进行逐元素操作：res = 3 * np.ones((2,2)) + 1 resarray([[4., 4.], [4., 4.]])res = 1 / res resarray([[0.25, 0.25], ...
【Numpy】广播机制
广播机制In [1]: import numpy as np 在Numpy中，两个数组的相加、相减、相乘等操作时都是对应元素之间的操作：In [2]: a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [4]: a+b Out[4]: array([[ 2, 4, 6], [ 8,...
numpy的使用说明(五)：数组的广播机制、数组元素的底层存储（二）
二、数组元素的底层存储与存储顺序说明1、构造一个二维数组，以二维数组进行说明(二维数组用的多一些)x = np.arange(1,13).reshape(3,4) display(x)结果如下：结果分析：当我们什么都不指定，直接创建了一个数组后，数据默认的填充方式是，先填满每一行，然后再填充第二行，依次进行下去。原因是：numpy的底层是集成了C语言的，因此numpy数组元素的底层存储也就是“C....
Numpy中的广播机制，你确定正确理解了吗？
本文选摘自numpy入门详细教程，近期有感而发，稍加修改后再次发文。广播机制是Numpy中的一个重要特性，是指对ndarray执行某些数值计算时（这里是指矩阵间的数值计算，对应位置元素1对1执行标量运算，而非线性代数中的矩阵间运算），可以确保在数组间形状不完全相同时可以自动的通过广播机制扩散到相同形状，进而执行相应的计算功能。当然，这里的广播机制是有条件的，而非对任意形状不同的数组都能完成自动广....
numpy的使用说明(五)：数组的广播机制、数组元素的底层存储（一）
一、数组的广播机制1、先来看几个例子a = np.array([1,3,2,5]) display(a.shape) b = np.array([4]) display(b.shape) c = np.arange(1,13).reshape(3,4) display(c) display(c.shape)结果如下：2、numpy官网关于广播机制的一句原话 In order to br....
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