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這節課我們學習numpy中的資料的一個多變的特性——broadcasting，broadcasting的官方的說明比較麻煩，我們這裡把它簡化一下，就把它當做“腦補”的意思。

我們舉例來說明。

例：

執行結果：

從上例中，我們看到，x的“形狀”是3行2列，y的“形狀”是1行2列，之前我們學習numpy中的四則運算，所舉的例子中，兩個陣列都是相同的“形狀”，在相加的時候每個陣列對應位置上的元素分別相加，形成新的陣列。而在這個例子中，x和y“形狀”不相同，y沒有第二行和第三行，但是我們看到程式碼執行結果，相當於如下的程式碼：

執行結果是一樣的：

這就是broadcasting，就相當於把y的第二行、第三行“腦補”上跟第一行一樣的元素，從而讓x和y的“形狀”相同，都變成3行2列，然後再進行對位運算，這就是broadcasting。

●什麼是broadcasting？

根據上例，我們發現沒有什麼複雜的原理，我們只要知道numpy中兩個“形狀”不同的陣列進行加減乘除運算時，會“腦補”成相同的形狀再進行運算，這種運算的方法就叫broadcasting。

●numpy。empty_like

我們可以用numpy.empty_like(x)生成一個跟x陣列形狀一樣的新的陣列

。

例：

執行結果：

透過上面的程式碼，我們用np。empty_like（x）生成了一個數組，儲存在z中，當我們把x和z打印出來，看到結果是一樣的。

除了np。empty_like（x），還有np。ones_like（x）、np。zeros_like（x）等等，它們也是分別生成跟x“形狀”一樣的陣列，但是前者每個元素都是1，後者每個元素都是0。知道有這樣的東西就行。

●用numpy。empty_like實現broadcast

例：

執行結果：

程式碼說明：

z［i，：］表示z陣列的第i行所有列的元素。

比如z［1，0：2］就表示z陣列的第2行的第1列到第2列的元素。逗號前面代表行數，逗號後面代表列數，冒號前後什麼都不寫就代表這一行的所有列的元素。

我們透過np。empty_like以及for迴圈的方式，把x陣列的每一行的元素都加上y陣列對應位置上的元素，這個過程就相當於broadcast“腦補”的過程。

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