ブロードキャスト

NumPy入門

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

ブロードキャストの概要

異なる形状の2つの配列を加算する様子を示す図

2次元配列に数値2を加算する様子を示す画像

2次元配列に同じ形状の2の配列を加算する様子を示す画像

形状(10, 5)と(10, 1)の配列に互換性ルールを適用する図

形状(10, 5)と(10, 1)の配列に互換性ルールを適用する図

ブロードキャスト可能な形状:

ブロードキャスト不可能な形状:

形状(2, 5)の配列に形状(1, 5)の配列を加算する様子

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]])

形状(2, 5)の配列に形状(2, 5)の配列を加算する様子

形状(2, 5)の配列に形状(2,)の配列を加算するとValueErrorが発生することを示す図

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

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

形状(2, 5)の配列と形状(2, 1)の配列を加算する様子を示す図

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]])

1列の配列が大きい配列と同じ形状に列方向へ拡張される様子を示す図

形状(2, 2)の配列に形状(2, 1)の配列を乗算する様子

形状(2, 2)の配列から形状(2,)の配列を減算する様子

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