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這節課我們學習numpy中的數據的一個多變的特性--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：
運行結果：
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，兩個數組都是相同的「形狀」，在相加的時候每個數組對應位置上的元素分別相加，形成新的數組。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，但是我們看到代碼運行結果，相當於如下的代碼：
運行結果是一樣的：
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」不同的數組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數組形狀一樣的新的數組。
例：
運行結果：
通過上面的代碼，我們用np.empty_like(x)生成了一個數組，保存在z中，當我們把x和z列印出來，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」一樣的數組，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：
運行結果：
代碼說明：
z[i,:]表示z數組的第i行所有列的元素。
比如z[1,0:2]就表示z數組的第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。
我們通過np.empty_like以及for循環的方式，把x數組的每一行的元素都加上y數組對應位置上的元素，這個過程就相當於broadcast「腦補」的過程。
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