Numpy中@times与bsxfun的转换

在本文中，我们将介绍Numpy中@times与bsxfun之间的转换。bsxfun是Matlab中一个非常常用的函数，而在Numpy中，@times可以起到相同的作用。在一些需要对两个数组进行逐元素相乘的运算时，我们可以使用@times或bsxfun。但是在Numpy中，我们需要将bsxfun转换成@times来实现相同的效果。

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介绍 Numpy的@times

@times是Numpy中的一个函数符号，它的作用是对两个数组逐元素相乘。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = a * b
print(c)

输出结果为：[4 10 18]。这就是两个数组进行逐元素相乘的结果。

介绍Matlab中的bsxfun

在Matlab中，bsxfun也可以实现对两个数组进行逐元素相乘。例如：

a = [1, 2, 3];
b = [4, 5, 6];

c = bsxfun(@times, a, b);
disp(c);

输出结果为：[4 10 18]。这与Numpy中@times的输出结果是一致的。

将bsxfun转换成@times

在Numpy中，我们可以通过一些简单的操作将bsxfun转换成@times。例如，对于如下的Matlab代码：

a = [1, 2, 3];
b = [4, 5, 6];

c = bsxfun(@times, a, b);
disp(c);

我们可以将其转换成如下的Numpy代码：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.multiply(a[:, np.newaxis], b)
print(c)

输出结果为：[[ 4 5 6]
[ 8 10 12]
[12 15 18]]。

我们可以看到，bsxfun在Numpy中被替换成了np.multiply函数，并且a的维度被扩展了一维。

在多维数组中使用@times和bsxfun

当我们在多维数组中使用@times和bsxfun时，其转换方式也稍有不同。例如，对于如下的Matlab代码：

a = ones(2, 3, 4);
b = 2;

c = bsxfun(@times, a, b);
disp(c);

我们可以将其转换成如下的Numpy代码：

a = np.ones((2, 3, 4))
b = 2

c = np.multiply(a, b)
print(c)

输出结果为：

[[[2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]]

 [[2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]]]

同样，我们可以看到bsxfun在Numpy中被替换成了np.multiply函数。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy中@times与bsxfun之间的转换。通过该转换，我们可以在Numpy中使用与Matlab中相似的函数来对数组进行逐元素相乘的操作。但需要注意的是，在多维数组中使用时，两者的转换方式略有不同。