Python，numpy:3维广播

我是numpy广播的新手。我定义了三个numpy数组，如下所示：

from numpy import *
a=array([10,20]).reshape(2,1)
b=array([100,200,300]).reshape(1,3)
c=arange(1,11).reshape(1,1,10)

a+b是（2,1）与（1,3）之和，因此它应该是可广播的（第1组中为2vs1，第2组中为1vs3，满足广播规则）。事实上：

>>> a+b
array([[110, 210, 310],
       [120, 220, 320]])

>>> a+c
array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
        [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

>>> a+c array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
                [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

a+c是（2,1）与（1,1,10）之和，因此它应该是可广播的（第1组中为2vs1，第2组中为1vs1，第3组中为1vs10，满足广播规则）。事实上：

>>> a+b
array([[110, 210, 310],
       [120, 220, 320]])

>>> a+c
array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
        [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

>>> a+c array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
                [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

b+c是一个（1,3）vs（1,1,10）和，所以它应该是可广播的（1维1中的1vs1，2维中的3vs1，3维中的1vs10）。但它似乎不是：

>>> b+c
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

>>b+c
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
ValueError:形状不匹配：无法将对象广播到单个形状

这个解释当然很明显……但请帮帮我

b[:,:,None] + c

返回（1，3，10）数组。必须定义缺少的轴（第三个轴）

你也可以使用

b[:,:,newaxis] + c

由于您从numpy导入了

*，这通常不是一个好主意

import numpy as np
更好。这样，您将始终知道方法来自何处（如果您导入更多包）：

a+c是（2,1）对（1,1,10）的和，所以它应该是可广播的
（dim 1中的2vs1、dim 2中的1vs1和dim 3中的1vs10，广播规则为
事实上，它是：

>>> a+b
array([[110, 210, 310],
       [120, 220, 320]])

>>> a+c
array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
        [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

>>> a+c array([[[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
                [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]]])

不完全一样，注意a+c是（1,2,10）而不是（2,1,10）

当广播不同维度的阵列时，维度较少的阵列在开始时会被1填充，因此
b+c
就像试图将a（1,1,3）与a（1,1,10）相加一样。@eumiro的建议，
b[：，：，np.newaxis]+c
，可能是将b重塑为（1,3,1）的最简单方法所以你得到了你想要的。
非常感谢！我从numpy import*

知道

，我使用它是为了清晰，但你是对的，这应该在任何地方都避免。谢谢你，Bago，事实上我没有注意到（a+c）是a（1,2,10）。事实上（按照eumiro的建议），要获得（2,1,10），我需要编写
a[：，np.newaxis]+c
。