python numpy ValueError：操作数无法与形状一起广播

Question

在numpy中，我有两个“数组”， X 是 (m,n) 和 y 是一个向量 (n,1)

使用

X*y

我收到错误

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1)

当 (97,2)x(2,1) 显然是一个合法的矩阵运算并且应该给我一个 (97,1) 向量

编辑：

我已经使用 X.dot(y) 纠正了这个问题，但原来的问题仍然存在。

原文由 yayu 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

dot 是矩阵乘法，但是 * 做其他事情。

我们有两个数组：

• X , 形状 (97,2)
• y , 形状 (2,1)

使用 Numpy 数组，操作

X * y

是按元素完成的，但是可以在一个或多个维度上扩展一个或两个值以使它们兼容。此操作称为广播。尺寸为 1 或缺失的尺寸可用于广播。

在上面的示例中，维度不兼容，因为：

 97   2
 2   1

这里在第一维（97 和 2）中存在相互冲突的数字。这就是上面的 ValueError 所抱怨的。第二个维度就可以了，因为数字 1 与任何东西都不冲突。

有关广播规则的更多信息：http: //docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html

（请注意，如果 X 和 y 属于类型 numpy.matrix ，那么星号可以用作矩阵乘法。我的建议是远离 numpy.matrix ，它往往使事情变得复杂而不是简化。）

您的阵列应该可以使用 numpy.dot ；如果您在 numpy.dot 上遇到错误，则您一定有其他错误。如果 numpy.dot 的形状错误，您会得到一个不同的异常：

 ValueError: matrices are not aligned

如果您仍然收到此错误，请发布问题的最小示例。与您的形状类似的数组的示例乘法成功：

 In [1]: import numpy

In [2]: numpy.dot(numpy.ones([97, 2]), numpy.ones([2, 1])).shape
Out[2]: (97, 1)

原文由 DrV 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议