Numpy가 어레이 작업 중에 '브로드캐스트할 수 없음' 오류를 발생시키는 이유는 무엇입니까?

Numpy의 브로드캐스트 오류: '브로드캐스트할 수 없음' 문제 이해

Numpy에서 배열의 수치 연산은 특정 브로드캐스트를 준수해야 합니다. 규칙. 이러한 규칙을 위반하면 작업이 실패하고 "ValueError: 피연산자를 함께 브로드캐스트할 수 없습니다." 오류가 발생할 수 있습니다.

모양이 (m,n)인 배열 X와 벡터 y의 경우를 생각해 보세요. (n,1) 모양입니다. * 연산자를 사용하여 이러한 배열의 요소별 곱셈을 시도하면 이 오류가 발생합니다.

요소별 연산 및 브로드캐스트 이해

Numpy의 요소별 연산은 수학을 적용합니다. 배열의 해당 요소에 대한 연산. 배열의 모양이 다른 경우 배열 중 하나 또는 둘 다 크기가 확장되어 호환 가능해지는 브로드캐스팅이 발생합니다.

예를 들어 X*y에서 X는 두 번째 차원에서 확장되어 (m이 됩니다. ,n,1)), y는 첫 번째 차원에서 확장됩니다((1,n,1)이 됨). 그러나 이 확장은 X의 첫 번째 차원이 97이고 y의 두 번째 차원이 2이기 때문에 X 및 Y의 차원과 충돌합니다.

대안: 점을 사용한 행렬 곱셈

X와 y(y는 열 벡터) 사이에서 행렬 곱셈을 올바르게 수행하려면 내적을 사용해야 합니다. X.dot(y)로 표시되는 내적은 X와 y의 해당 요소를 곱하고 합하여 모양이 (m,1)인 벡터를 생성합니다.

결론

Numpy에서 배열에 대한 수치 연산을 수행할 때 오류를 방지하려면 브로드캐스팅 규칙을 이해하는 것이 필수적입니다. 행렬 곱셈의 경우 점을 사용하면 브로드캐스팅 오류의 위험 없이 올바른 연산이 보장됩니다.

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