Numpy 元素逐个除法未按预期工作

Question

根据文档，这里是元素之间的除法是如何正常工作的。

a1 = np.array([8,12,14])
b1 = np.array([4,6,7])
a1/b1
array([2, 2, 2])

这个是可以正常工作的。我在不同的数组上尝试做同样的事情，但结果却不一样。对于两个三维向量，它返回的是一个3x3的矩阵。我甚至确保它们的“形状是相同的”，但结果还是没有变化。

>> t
array([[  3.17021277e+00],
       [  4.45795858e-15],
       [  7.52842809e-01]])
>> s
array([  1.00000000e+00,   7.86202619e+02,   7.52842809e-01])
>> t/s
array([[  3.17021277e+00,   4.03231011e-03,   4.21098897e+00],
       [  4.45795858e-15,   5.67024132e-18,   5.92149984e-15],
       [  7.52842809e-01,   9.57568432e-04,   1.00000000e+00]])
t/s.T
array([[  3.17021277e+00,   4.03231011e-03,   4.21098897e+00],
       [  4.45795858e-15,   5.67024132e-18,   5.92149984e-15],
       [  7.52842809e-01,   9.57568432e-04,   1.00000000e+00]])

Answer 1

这是因为你两个数组的形状不同，t的形状是(3,1)，而s的形状是(3,)。根据广播规则，如果两个维度相等，就逐个元素进行操作；如果不相等，操作会失败，除非其中一个维度是1。在这种情况下，维度为1的数组会对另一个数组的所有元素进行操作。

我猜你想做的事情是：

t[:,0] / s

或者

np.squeeze(t) / s

这两种方法都能去掉t中多余的第一维。这其实不是个bug，而是个特性！因为如果你有两个向量，想要对它们的所有元素进行操作，你就是这样做的：

a = np.arange(3)
b = np.arange(3)

逐个元素你现在可以这样做：

a*b = [0,1,4]

如果你想对所有元素进行操作，可以像这样插入大小为1的维度：

a[np.newaxis,:] * b[:,np.newaxis]

试试看！这个概念真的很方便，虽然一开始可能会让人感到困惑。