numpy函数学习

numpy函数学习

stack

叠，本质目的是合并多个数组并增维。
new = np.stack([arrays1,array2,array3],axis=0)。第二个参数是axis

每次增一维，增加的那一维的数组原始数为3.
例如：
arrays1，arrays2，arrays3为3*4

当axis=0时。
new.shape为[3,3,4]
当axis=1时。
new.shape为[3,3,4]
当axis=2时。
new.shape为[3,4,3]

最后再根据shape来推断值是怎么排列的

广播

在运算时，如果纬度不符，自动运行广播机制：
如
a.shape = (N,4)
b.shape=(4) 或 （1,4）
逐行运算再组合成N行
a*b = （N，4）

a.shape = (N,4，4)
b.shape=(4) 或 （1,4）
逐行运算再组合成N行
a*b = （N，4，4）#对应原始相乘

a.shape = (N,4，4)
b.shape= （1,4）
np.matmul(a，b）= （N，4）#对应向量相乘

另外注意：
matmul在广播时，应注意纬度顺序：

36 mul 33是报错的
但33 mul 36 是没问题的：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/402163854

np.tile

https://blog.csdn.net/qq_43657442/article/details/109060986