Numpy：放送後の形を決定する

2つのnumpy配列の形をしています。これらの配列の追加が可能かどうかを確認し、結果の形状を決定したいと思います。Numpy：放送後の形を決定する

これをすばやく行い、すべてのエッジケースをカバーする方法はありますか？

をあなたは同じ形状を必要としています。配列を連結することを意味しますか？ – roadrunner66

いいえ、同じ形は必要ありません：np.array（[1,2]）+ np.array（[[10,1]、[11、12]] –

@ roadrunner66： NumPyの素晴らしい機能の1つ、[放送]（http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.broadcasting.html）について聞いたことがあります。 – user2357112

あなたは、実際のnumpyのオブジェクトを持っている場合は、この（追加が放送を要求する、hereを参照）を決定するためにnumpyののロジックを使用することができます。「ほか」の

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

2016-04-30 02:33:15

ありがとう！しかし、より一般的なケースは完全です。実際にメモリを使わずに偽の配列を作成してnp.broadcastを使うことができる方法はありますか？ –

最初のスニペットで1次元配列を仮定しているのはなぜですか？なぜ、2番目のスニペットで奇妙な 'len'チェックをしていますか？ – user2357112

@ user2357112私の誤りは、1次元を意味する配列を取ったが、ドキュメントを見るとn次元を持つことができる。奇妙な場合は、ドキュメントは「特定の制約の下で、より小さい配列はより大きな配列全体に「ブロードキャスト」され、互換性のあるシェイプを持つようになります」 –

答えて