[Numpy] #6 브로드캐스팅(Broadcasting) 심화 기초문법 공부하기 6

- 브로드캐스팅은 데이터 처리에서 중요한 위치에 있다. 익숙해지기 위해 여러 가지 예시를 들며, 결과를 확인해보겠다.

 

- 예 1

 

import numpy as np

A = np.arange(9).reshape(3, 3)
B = 10*np.arange(3).reshape((-1, 3))
C = A + B

print(C)

print(C)    # [[ 0 11 22]
            # [ 3 14 25]
            # [ 6 17 28]]

 

 

- 예 2

import numpy as np

A = np.arange(9).reshape(3, 3)
B = 10*np.arange(3).reshape((3, -1))
C = A + B

print(C)

print(C)    #[[ 0  1  2]
            # [13 14 15]
            # [26 27 28]]

 

- 예 3

import numpy as np

A = np.arange(18).reshape((2, 3, 3))
B = 10*np.arange(9).reshape((1, 3, 3))
C = A + B

print(C)

print(C)    # [[[ 0 11 22]
            # [33 44 55]
            # [66 77 88]]

            # [[ 9 20 31]
            # [42 53 64]
            # [75 86 97]]]

 

- 예 4

import numpy as np

A = np.arange(2*3*3).reshape((2, 3, 3))
B = 10*np.arange(2*1*3).reshape((2, 1, 3))
C = A + B

print(C)

print(C)    # [[[ 0 11 22]
            # [ 3 14 25]
            # [ 6 17 28]]

            # [[39 50 61]
            # [42 53 64]
            # [45 56 67]]]

- 예 5

import numpy as np
A = np.arange(18).reshape((2, 3, 3))
B = 10*np.arange(6).reshape((2, 3, 1))
C = A + B

print(C)

print(C)    # [[[ 0  1  2]
            # [13 14 15]
            # [26 27 28]]

            # [[39 40 41]
            # [52 53 54]
            # [65 66 67]]]

- 예 6

import numpy as np
A = np.arange(6).reshape((2, 1, 3))
B = 10*np.arange(6).reshape((2, 3, 1))
C = A + B

print(C)

print(C)    # [[[ 0  1  2]
            # [10 11 12]
            # [20 21 22]]

            # [[33 34 35]
            # [43 44 45]
            # [53 54 55]]]

 

* 참조

- ICT이노베이션 강의 신경식 강사님 강의자료