Python 如何正确使用np.subtract'；广播

我有两个矩阵，第一个的形状是（2,64），第二个的形状是（2256,64），现在我想在这两个矩阵之间做np.subtract，因为

np.subtract（matrix1，matrix2）

不能自动广播，我做的如下

step_1 = np.subtract(matrix1[0], matrix2[0]).shape  ## shape is (256,64)
step_2 = np.subtract(matrix1[1], matrix2[1]).shape  ## shape is (256,64)
res = np.array([step_1, step_2]) ## shape is (2,256,64)

或

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我是否可以在一个步骤中使用np.subtract（通过设置某些类型的参数）来获得相同的答案（或使用其他技术，如np.swapaxes）？

您可以使用

None

（它是的别名）引入一个新轴来直接对齐它们：

matrix_1[:, None, :] - matrix2

除非您想使用显式调用的某些功能，否则减号运算符（

-

）更干净

另一种选择是通过以下方式获得相同的视图：

您还可以：

您提出的解决方案有点激进，但会奏效：

(matrix1 - matrix2.swapaxes(0, 1)).swapaxes(0, 1)

结果上的最终

swapax

是恢复原始形状所必需的。您可以通过以下方式获得类似的结果：

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@贾斯珀。我添加了更多的方法

np.expand_dims(matrix1, 1) - matrix2

matrix1.reshape(matrix1.shape[0], 1, *matrix1.shape[1:]) - matrix2

(matrix1 - matrix2.swapaxes(0, 1)).swapaxes(0, 1)

(matrix1 - matrix2.transpose(1, 0, 2)).swapaxes(1, 0, 2)