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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Numpyのブロードキャスト 考え方

williamsArk

総合スコア46

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/04/29 16:44

今Numpyの基礎を学習しています。
以下の挙動がどうしてそうなるのかわかりません。ブロードキャスト自体あまり理解できていないところが多いので、噛み砕いてくれる人がいれば助かります。よろしくお願いいたします。

import numpy as np # 0から14の整数値をもつ3×5のndarray配列xを生成 x = np.arange(15).reshape(3, 5) # 0から4の整数値をもつ1×5のndarray配列yを生成 y = np.array([np.arange(5)]) # 配列xの各要素から配列yを減算してください z = x - y # zを出力 print(z)

zを出力すると、以下のようになりますが、この挙動を説明していただけると助かります。
[[ 0 0 0 0 0]
[ 5 5 5 5 5]
[10 10 10 10 10]]

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numpy.ndarray同士の四則演算などは演算子の2つのオペランドの配列の「要素ごとの演算」となります。これはブロードキャスティングの働きによるのですが、2つのオペランドの形は完全に同一でなくても

(A)片方がスカラーならもう片方の形に自動拡張してくれる
(B)i次元目の長さが異なっていても一方のオペランドの長さが1なら他方の長さに自動拡張してくれる

といった規則があります。
本件の場合、演算子+のオペランドの形が3×5と1×5なので完全に一致してませんが、(B)のルールにより1×5のオペランドが3×5に拡張されて演算されます。
つまりyは

[[0 1 2 3 4]] ==> [[0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4]]

であるかのように拡張して演算してくれるわけです。

投稿2019/04/29 17:15

KSwordOfHaste

総合スコア18394

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williamsArk

2019/05/01 13:35

かなりわかりやすかったです。ありがとうございました。
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