为什么在 NumPy 逐元素运算中出现'ValueError：操作数无法一起广播”错误？

NumPy 逐元素运算中的广播问题

对不同形状的 NumPy 数组使用逐元素运算时，可能会遇到错误“ValueError：操作数无法与形状一起广播。”此错误表明数组的维度与相应的操作不兼容。

NumPy 逐元素操作中的广播

广播允许扩展一个或两个数组尺寸以使它们兼容元素操作。维度值为 1 或缺失的维度可用于广播，允许不同形状的数组按元素相乘。

示例错误

考虑以下代码，其中X 是形状 (m,n) 的数组，y 是形状的数组(n,1):

X * y

此代码将引发 ValueError，因为维度不兼容：

(97,2) x (2,1)

矩阵乘法与按元素乘法

在 NumPy 中，星号 (*) 运算符用于逐元素乘法，而dot() 函数用于矩阵乘法。矩阵乘法需要兼容的维度，而逐元素乘法需要可以一起广播的维度。

解决方案

要解决该错误，可以使用 dot()函数来执行矩阵乘法：

X.dot(y)

或者，您可以在执行之前修改数组的形状按元素进行操作，以确保它们是可广播的。

附加说明

• 如果两个数组都是 numpy.matrix 类型，则可以使用星号运算符矩阵乘法。
• 在不兼容形状的数组上使用 dot() 时，您将收到“ValueError:矩阵未对齐。”
• 有关广播规则的全面说明，请参阅 NumPy 文档。

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