Broadcasting

Introdução ao NumPy

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

Introdução ao broadcasting

Gráfico mostrando dois arrays com shapes diferentes sendo somados

Imagem mostrando um array 2D somado ao número 2

Imagem mostrando um array 2D somado a qualquer array cheio de doses com o mesmo shape

Gráfico aplicando as regras de compatibilidade a shapes (10, 5) e (10, 1)

O NumPy compara conjuntos de dimensões da direita para a esquerda
Duas dimensões são compatíveis quando...
- Uma delas tem tamanho um ou
- Têm o mesmo tamanho
Todos os conjuntos de dimensões devem ser compatíveis

Gráfico aplicando as regras de compatibilidade a shapes (10, 5) e (10, 1)

Shapes broadcastáveis:

Shapes não broadcastáveis:

Um array de shape (2, 5) sendo somado a um array de shape (1, 5)

array = np.arange(10).reshape((2, 5))
array + np.array([0, 1, 2, 3, 4])

array([[ 0,  2,  4,  6,  8],
       [ 5,  7,  9, 11, 13]])

Um array de shape (2, 5) sendo somado a um array de shape (2, 5)

Gráfico mostrando que somar um array de shape (2, 5) a um de shape (2,) gera ValueError.

array = np.arange(10).reshape((2, 5))
array + np.array([0, 1])

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,5) (2,)

Gráfico mostrando um array de shape (2, 5) somado a um de shape (2, 1)

array = np.arange(10).reshape((2, 5))
array + np.array([0, 1]).reshape((2, 1))

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 6,  7,  8,  9, 10]])

Gráfico mostrando o array de uma coluna esticado por coluna sobre um array com o mesmo shape do maior

Um array de shape (2, 2) sendo multiplicado por um array de shape (2, 1)

Um array de shape (2,) sendo subtraído de um array de shape (2, 2)

Introdução ao NumPy