ब्रॉडकास्टिंग

NumPy परिचय

Izzy Weber

Core Curriculum Manager, DataCamp

ब्रॉडकास्टिंग का परिचय

दो अलग आकार वाले दो arrays को जोड़े जाने का ग्राफिक

एक 2D array में संख्या 2 जोड़ते हुए इमेज

एक 2D array में उसी shape वाले केवल दो से भरे array को जोड़ते हुए इमेज

आकार (10, 5) और (10, 1) पर compatibility नियम लागू करते हुए ग्राफिक

NumPy दाएँ से बाएँ array dimensions के सेट की तुलना करता है
दो dimensions तब compatible होते हैं जब...
- उनमें से एक की लंबाई 1 हो या
- दोनों की लंबाई बराबर हो
सभी dimension सेट compatible होने चाहिए

आकार (10, 5) और (10, 1) पर compatibility नियम लागू करते हुए ग्राफिक

ब्रॉडकास्ट होने योग्य shapes:

जो shapes ब्रॉडकास्ट नहीं होते:

shape (2, 5) वाले array को shape (1, 5) वाले array में जोड़ते हुए

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]])

shape (2, 5) वाले array को shape (2, 5) वाले array में जोड़ते हुए

दिखाया गया है कि shape (2, 5) वाले array में shape (2,) जोड़ने पर ValueError आता है.

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

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

shape (2, 5) वाले array और shape (2, 1) वाले array को जोड़ते हुए ग्राफिक

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]])

एक single-column array को बड़े array के shape से मेल खाते हुए कॉलम-वाइस फैलाते हुए ग्राफिक

shape (2, 2) वाला array shape (2, 1) वाले array से गुणा करते हुए

shape (2, ) वाले array को shape (2, 2) वाले array से घटाते हुए

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