numpy与空列表比较阵列的形状

Question

我有一些问题，理解python/numpy如何在比较空列表时进行数组形状的转换 - 就我所知，这是一个与False的隐式（元素明智）比较。

在下面的示例形状由一个在最后一个维度减小，如果它不大于1

z = N.zeros((2,2,1)) 
z == [] 

>> array([], shape=(2, 2, 0), dtype=bool) 

z2 = N.zeros((2,2,2)) 
z2 ==[] 

>> False 

但是，如果我用假直接比较，我得到预期的输出。

z = N.zeros((2,2,1)) 
(z == False).shape 

>> (2, 2, 2) 


z2 = N.zeros((2,2,2)) 
(z2 == False).shape 

>> (2, 2, 1) 

Answer 1

这是在工作中的普通广播。当你

z = N.zeros((2,2,1)) 
z == [] 

[]被解释为形状(0,)的阵列，然后将形状彼此广播：

(2, 2, 1) 
vs (0,) 

由于(0,)比(2, 2, 1)较短，它就会被扩大，因为如果该阵列被重复复制：

(2, 2, 1) 
vs (2, 2, 0) 

并且由于在第一个形状中存在1并且其他形状不具有1那里，第一形状被“膨胀”，如同其被复制零倍：因此

(2, 2, 0) 
vs (2, 2, 0) 

比较结果在布尔值的阵列具有形状(2, 2, 0)。

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当z具有形状(2, 2, 2)：

z2 = N.zeros((2,2,2)) 
z2 ==[] 

广播失败，因为一个长度为2的轴和一个长度-0轴不能相对于彼此进行广播。 NumPy的报告说，它不知道如何进行比较：

>>> numpy.zeros([2, 2, 2]).__eq__([]) 
NotImplemented 

列表不知道怎么要么，所以Python倒在通过身份默认比较，并得到的False结果。

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当你比较反对False：

z = N.zeros((2,2,1)) 
(z == False).shape 

False被解释为形状()阵列 - 一个空的形状！这被广播出来形成(2, 2, 1)，仿佛被拷贝到一个完整的False s的阵列，所以结果与z的形状相同。