Python numpy数组的形状与空列表的比较

我在理解python/numpy在与空列表进行比较时如何转换数组形状时遇到了一些问题，据我所知，空列表是一个隐式的（元素方面的）False比较

在下面的示例中，如果形状不大于1，则在最后一个标注中形状将减少1

z = N.zeros((2,2,1))
z == []

>> array([], shape=(2, 2, 0), dtype=bool)

z2 = N.zeros((2,2,2))
z2 ==[]

>> False

但是，如果直接与False比较，则得到预期的输出

z = N.zeros((2,2,1))
(z == False).shape

>> (2, 2, 2)


z2 = N.zeros((2,2,2))
(z2 == False).shape

>> (2, 2, 1)

---

这是工作中的普通广播。当你这样做的时候

z = N.zeros((2,2,1))
z == []

[]

被解释为一个形状数组

（0，）

，然后形状相互广播：

(2, 2, 1)
vs    (0,)

由于

（0，）

比

（2，2，1）

短，因此它会被展开，就像数组被重复复制一样：

   (2, 2, 1)
vs (2, 2, 0)

由于第一个形状中有一个1，而另一个形状中没有一个1，所以第一个形状被“展开”，就好像它被复制了零次一样：

因此，比较结果是一个布尔数组，其形状

（2，2，0）

---

当

z

具有形状

（2,2,2）

：

广播失败，因为长度2轴和长度0轴不能相互广播。NumPy报告它不知道如何执行比较：

>>> numpy.zeros([2, 2, 2]).__eq__([])
NotImplemented

列表也不知道如何进行比较，因此Python使用默认的身份比较，并得到

False

---

当您与

False

进行比较时：

z = N.zeros((2,2,1))
(z == False).shape

---

False

被解释为一个形状数组

（）

-一个空形状！它被广播到形状

（2，2，1）

，就像被复制到一个充满

False

s的数组中一样，因此结果的形状与

z

相同这是正常的广播工作。当你这样做的时候

z = N.zeros((2,2,1))
z == []

[]

被解释为一个形状数组

（0，）

，然后形状相互广播：

(2, 2, 1)
vs    (0,)

由于

（0，）

比

（2，2，1）

短，因此它会被展开，就像数组被重复复制一样：

   (2, 2, 1)
vs (2, 2, 0)

由于第一个形状中有一个1，而另一个形状中没有一个1，所以第一个形状被“展开”，就好像它被复制了零次一样：

因此，比较结果是一个布尔数组，其形状

（2，2，0）

---

当

z

具有形状

（2,2,2）

：

广播失败，因为长度2轴和长度0轴不能相互广播。NumPy报告它不知道如何执行比较：

>>> numpy.zeros([2, 2, 2]).__eq__([])
NotImplemented

列表也不知道如何进行比较，因此Python使用默认的身份比较，并得到

False

---

当您与

False

进行比较时：

z = N.zeros((2,2,1))
(z == False).shape

---

False

被解释为一个形状数组

（）

-一个空形状！这将广播到shape

（2，2，1）

，就像复制到一个充满

False

s的数组中一样，因此结果的形状与

z

相同。我一直认为广播是将输出数组扩展到两个输入数组的最大形状（如果适用）。在这种情况下，情况并非如此。谢谢你的澄清！仅更改尺寸

1

尺寸以匹配其他尺寸。尺寸

2

永远不会扩展为与尺寸

4

匹配。我会将广播序列描述为

（2,2,1），（0，）=>（2,2,1），（1,1,0）=>（2,2,0）

。所有

1

都已更改。我一直认为广播是将输出阵列扩展到两个输入阵列的最大形状（如果适用）。在这种情况下，情况并非如此。谢谢你的澄清！仅更改尺寸

1

尺寸以匹配其他尺寸。尺寸

2

永远不会扩展为与尺寸

4

匹配。我会将广播序列描述为

（2,2,1），（0，）=>（2,2,1），（1,1,0）=>（2,2,0）

。所有

1

已更改。