Numpy：确定广播后的形状

我有2 numpy阵列的形状。我想检查是否可以添加这些数组并确定最终的形状。Numpy：确定广播后的形状

有什么办法可以快速做到这一点，并涵盖所有的边缘情况？

对于“除了”你需要相同的形状。你的意思是连接数组吗？ – roadrunner66

不，我不需要相同的形状：np.array（[1,2]）+ np.array（[[10,1]，[11,12]]） –

@ roadrunner66：听起来像你还没有听说过NumPy的一个很棒的功能，[广播]（http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html）。 – user2357112

如果你有实际NumPy的对象，你可以使用与NumPy的逻辑来决定这个（另外需要广播，看here）：

def checkShapes(a, b): 
    try: 
    return (np.broadcast(a, b)).shape 
    except: 
    return (-1,)

2016-04-30 02:33:15

谢谢！更普遍的情况将是完美的。有没有办法创建一个虚假的数组而不实际使用内存，这样我就可以使用np.broadcast？ –

为什么你会在第一个片段中使用一维数组，为什么你在第二个片段中做了奇怪的'len'检查？ – user2357112

@ user2357112我的错误是，我把数组看作一维数据，但看着文档，它可以有n个维度。至于奇怪的是，文档说：“受到一定的限制，较小的阵列在较大的阵列上”广播“，以便它们具有兼容的形状” –

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