給定兩個一維 numpy 陣列：
>>> a = np.arange(10)
>>> b = np.arange(2)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> b
array([0, 1])
如何添加它們，以便將 的值b添加到 的值中，a就好像b重復了五次？這種事情在 R 中是自動的，但在 Numpy 中似乎不是：
>>> a b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,) (2,)
我能想到的最好方法是平鋪b以使其大小合適，但這看起來很笨重（尤其是整數除法......）：
>>> a np.tile(b, a.shape[0]//b.shape[0])
array([ 0, 2, 2, 4, 4, 6, 6, 8, 8, 10])
假設的長度b除以 的長度a，是否有更好的解決方案？
uj5u.com熱心網友回復：
一種替代解決方案是使用隱式廣播：
(a.reshape(-1, b.shape[0]) b).reshape(-1)
請注意，重塑操作很便宜（沒有復制）。請注意，它a.shape[0]仍然必須b.shape[0]像基于 tile 的解決方案一樣被整除。
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