Python 如何在numpy中求二维和一维数组的和？

假设我有二维和一维numpy数组。我想将第二个数组添加到第一个数组的每个子数组中，并得到一个新的2d数组作为结果

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
>>> b = np.array([2, 3])
>>> c = ... # <-- What should be here?
>>> c
array([[3, 5],
       [5, 7],
       [7, 9],
       [9, 22]])

>>将numpy作为np导入
>>>a=np.数组（[[1,2]，[3,4]，[5,6]，[7,8]]
>>>b=np.数组（[2,3]）
>>>c=…#>>C
数组（[[3,5]，
[5, 7],
[7, 9],
[9, 22]])

我可以使用循环，但我认为在numpy中有标准的方法来实现

做这件事最好最快的方法是什么？业绩很重要

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谢谢。

我认为这些评论没有解释a+b的工作原理。它叫

基本上，如果您有一个NxM矩阵和一个Nx1向量，您可以直接使用

+

操作符“将向量添加到矩阵的每一行

如果您有一个1xM向量，并且希望按列添加它，那么这也可以使用

广播还与其他运营商和其他矩阵维度合作

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查看文档以完全理解

…

a+b

？您真的没有尝试

a+b

？a+b是最快的解决方案吗？我实际上在使用

a+b

时遇到了一个错误……但它解决了我的问题。numpy包含了函数式编程的元素，因此很容易错过

a+b

来自plain-old-python。对于您的实际情况，

a.dtype

有什么好处？