ValueError: operands could not be broadcast together with shapes、numpy广播错误
问题
# 不符合numpy的广播规则,触发了计算错误。两个向量或者矩阵维度不同,没法进行按位的运算;
M = np.ones((3, 2))a = np.arange(3)M+a
解决方案
#查看np.newaxis进行维度扩增后的shape
a[:, np.newaxis].shape
(3, 1)
# 使用np.newaxis进行维度扩增,之后就符合了numpy的广播规则,就可以进行运算
M + a[:, np.newaxis]
array([[ 1., 1.],[ 2., 2.],[ 3., 3.]])
还要注意,虽然我们在这里一直关注+运算符,但这些广播规则适用于任何二进制UFUNC。例如,下面是logaddexp(a,b)函数,它计算log(exp(a)+exp(b))的精度比简单方法高。
np.logaddexp(M, a[:, np.newaxis])******************************************************************************array([[ 1.31326169, 1.31326169],[ 1.69314718, 1.69314718],[ 2.31326169, 2.31326169]])
完整错误日志
---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)<ipython-input-219-f2cda6cbe81d> in <module>2 a = np.arange(3)3 ----> 4 M+aValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (3,)
参考:Computation on Arrays: Broadcasting
参考:Python Data Science Handbook
参考:Numpy的广播机制