更多维度的广播函数中的Numpy ValueError
Numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能。在Numpy中，广播（broadcasting）是一种用于处理不同形状的数组之间的运算的机制。广播函数是指能够自动处理不同形状的数组进行运算的函数。
在使用广播函数时，如果两个数组的形状不完全相同，Numpy会自动调整数组的形状，使其能够进行元素级别的运算。然而，当两个数组的形状无法满足广播规则时，就会抛出ValueError异常。
广播函数中的ValueError通常表示输入数组的形状无法满足广播规则。这可能是因为数组的维度不匹配，或者某些维度的大小不一致。要解决这个问题，可以通过调整数组的形状或使用reshape函数来使其满足广播规则。
举例来说，假设有两个数组A和B，形状分别为(3, 1)和(3, 2)，我们想要对它们进行加法运算。根据广播规则，Numpy会自动将数组A扩展为(3, 2)的形状，然后进行元素级别的加法运算。但是，如果数组A的形状为(2, 3)，就无法满足广播规则，会抛出ValueError异常。
在Numpy中，常见的广播函数包括np.add、np.subtract、np.multiply、np.divide等。这些函数可以对不同形状的数组进行加法、减法、乘法、除法等运算。
对于广播函数中的Numpy ValueError异常，可以参考腾讯云的Numpy产品文档，了解更多关于Numpy的使用方法和示例代码。腾讯云的Numpy产品提供了高性能的数值计算和科学计算能力，适用于各种云计算场景。
腾讯云Numpy产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/numpy
相关·内容
1回答
通常，如果您尝试在numpy中的数组末尾之后赋值，则不存在的元素将被忽略。 >>> x = np.zeros(5)
>>> x[3:6] = np.arange(5)[2:5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (2) 但是，如果只分配了一个元素，则完全超过数组末尾的相
浏览 13提问于2019-09-13得票数 10
回答已采纳
2回答
我需要计算numpy中两个二维数组u和v的相应行的向量点积。u的行是单位向量。下面是一些示例代码，说明了我想要做的事情： import numpy as np
u = np.array([[1, 0], [.6, .8], [0, 1]])
v = np.array([[1, 2], [3 , 4], [5, 6]]) 我天真地尝试使用numpy的dot方法，它返回如下错误： np.dot(u, v) ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-
浏览 10提问于2020-06-21得票数 1
4回答
可以使用根据条件从两个数组中选择值：
import numpy
a = numpy.random.rand(5)
b = numpy.random.rand(5)
c = numpy.where(a > 0.5, a, b) # okay
但是，如果数组的维数更多，这将不再起作用：
import numpy
a = numpy.random.rand(5, 2)
b = numpy.random.rand(5, 2)
c = numpy.where(a[:, 0] > 0.5, a, b) # !
Traceback (most recent call last):
F
浏览 5提问于2019-12-12得票数 1
5回答
我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
回答已采纳
这是一个相当简单的问题，但我似乎找不到答案。考虑两个简单的数组：
import numpy as np
a = np.random.uniform(0., 1., (2, 1000))
b = np.random.uniform(0., 1., (2,))
我想执行a - b操作，以便最后一个数组是([[a[0] - b[0], a[1] - b[1]])，我得到
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,1000) (2,)
如何执行此操作(或其他操作)？
浏览 4提问于2017-12-19得票数 0
回答已采纳
我正试图了解numpy的广播如何影响np.allclose的输出。
>>> np.allclose([], [1.])
True
我不明白这是为什么，但这并不是：
>>> np.allclose([], [1., 2.])
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (2,)
这里有什么规定？我在中找不到任何关于空数组的信息。
浏览 6提问于2016-07-12得票数 2
回答已采纳
1回答
考虑下面的numpy广播示例：
import numpy as np
import theano
from theano import tensor as T
xval = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
bval = np.array([[10, 20, 30]])
print xval + bval
正如预期的那样，向量bval被添加到矩阵xval的每一行中，输出如下：
[[11 22 33]
[14 25 36]]
试图在git版本的theano中复制同样的行为：
x = T.dmatrix('x')
b = theano.share
浏览 2提问于2014-10-26得票数 10
回答已采纳
2回答
假设我有一个2D Numpy数组：
>>> a = np.random.random((4,6))
我想在每一行中添加一个一维数组：
>>> c = np.random.random((6,))
>>> a + c
这是可行的。现在，如果我尝试向每一列添加一个一维数组，我会得到一个错误：
>>> b = np.random.random((4,))
>>> a + b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", li
浏览 0提问于2010-01-21得票数 12
回答已采纳
例如，我希望从一个ndarray中得到一个给定两个ufunc值的矩阵：
degs = numpy.array(range(5))
pnts = numpy.array([0.0, 0.1, 0.2])
values = scipy.special.eval_chebyt(degs, pnts)
上面的代码不起作用(它给出了一个ValueError，因为它试图广播两个数组，因为它们有不同的形状：(5，)和(3，))；我想要得到一个矩阵，其中包含与度和列对应的行到求多项式的点(反之亦然，没关系)。
目前，我的解决办法是简单地使用for-loop：
values = numpy.zeros((5,3
浏览 1提问于2018-10-07得票数 0
回答已采纳
4回答
我想用列的平均值减去numpy数组中的所有值。
以前，下列代码起作用：
centered_data = data - data.mean(axis = 1)
现在，这段代码产生了如下错误消息：
ValueError:操作数不能与形状一起广播(3,862) (3，
将此行更改为：
centered_data = data - data.mean(axis = 1).reshape(data.shape[0],1)
数据为numpy.ndarray类型。
为什么平均向量现在需要一个重塑，而它以前没有？
浏览 5提问于2015-06-09得票数 1
在numpy中，我有两个“数组”，X是(m,n)，y是一个向量(n,1)
使用
X*y
我得到了错误
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (97,2) (2,1)
当(97,2)x(2,1)显然是合法的矩阵运算并且应该给我一个(97,1)向量时
编辑：
我已经用X.dot(y)纠正了这个问题，但原来的问题仍然存在。
浏览 0提问于2014-07-04得票数 163
我尝试使用广播来减去numpy中矩阵的每一行的平均值，但是我得到了一个错误。知道为什么吗？
代码如下：
from numpy import *
X = random.rand(5, 10)
Y = X - X.mean(axis = 1)
错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,10) (5,)
谢谢!
浏览 0提问于2015-08-16得票数 16
回答已采纳
在python中，我希望从一个一维数组中逐行减去一个二维数组。
我知道如何使用'for‘循环和索引，但我认为使用numpy函数可能会更快。然而，我没有找到这样做的方法。下面是一个带有'for‘循环的例子：
from numpy import *
x=array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
y=array([20,10])
j=array([0, 1])
a=zeros([2,5])
for i in j :
... a[i]=y[i]-x[i]
下面是一个不起作用的例子，用下面的代码替换'for‘循环：
a=y[j]-x[j,i]
T
浏览 0提问于2012-04-17得票数 4
回答已采纳
我正在寻找一个关于广播规则和乘法因子的numpy.dot方法的一点澄清。我已经创建了两个形状数组(2，)和(3)，它们可以通过添加一个新的轴(3,1形状)来乘以，但是即使添加了一个新的轴并变成(3,1)形状，它也不能通过np.dot方法实现。以下是完成的小测试。
x_1 = np.random.rand(2,)
print(x_1)
x_2 = np.random.rand(3,)
print(x_2)
> [ 0.48362051 0.55892736]
> [ 0.16988562 0.09078386 0.04844093]
x_8 = np.dot(x_1, x_
浏览 1提问于2017-06-18得票数 0
回答已采纳
我试图调用max函数以获得numpy数组中的最大数值，该数组使用以下命令创建：
x = cv2.imread("/Users/Name/Desktop/testdir/exampleImage.jpg")
max(x)
这将返回以下错误：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
我了解到，在布尔测试中尝试使用numpy数组时，通常会返回此错误。但是，我的数组不包含任何布尔值，max函数也不返回布尔值。
有人知道为
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
2回答
下面的代码在Python 3.8.3中给出了一个错误： import numpy as np
a = np.random.rand(10, 5, 2)
b = np.random.rand(10, 5)
c = a/b 带错误 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,5,2) (10,5) 但是这两个形状应该是兼容的，对吧？我可以通过使用b:，:，None来让除法工作，但是Numpy page on broadcasting没有给出任何额外的语法应该是必要的指示。也许我快疯了，但我可以发誓我以
浏览 13提问于2020-07-03得票数 0
3回答
我有一个三维的Numpy阵列，想要取一个轴上的平均值，考虑其他两个维度的某些元素。
这是一个描述我的问题的示例代码：
import numpy as np
myarray = np.random.random((5,10,30))
yy = [1,2,3,4]
xx = [20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
mymean = [ np.mean(myarray[t,yy,xx]) for t in np.arange(5) ]
然而，这样做的结果是：
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to
浏览 1提问于2013-08-27得票数 4
回答已采纳
3回答
我很难理解Numpy的阵列广播规则。
显然，如果你在两个尺寸和形状相同的数组上执行元素乘法，那么一切都很好。此外，如果你把多维数组乘以一个标量，它就能工作。这我能理解。
但是如果你有两个不同形状的N维数组，我不清楚广播规则到底是什么。这个解释说:为了广播，一个操作中两个数组的尾轴的大小必须是相同的，或者其中一个必须是一个。
好的，我假设尾轴是指N数组中的M x N。因此，这意味着如果我试图用相同的列数乘两个二维数组(矩阵)，它应该能工作吗？只是它不..。
>>> from numpy import *
>>> A = array([[1,2],[3,4]])
浏览 16提问于2012-06-24得票数 26
回答已采纳
1回答
嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
2回答
将数组除以标量数组
、、、
如果我有一个数组，A，具有形状(n，m，o)和一个数组，B，具有形状(n，m)，是否有一种方法可以将a，m处的每个数组除以Bn，m处的标量，而没有列表理解？
>>> A.shape
(4,173,1469)
>>> B.shape
(4,173)
>>> # Better way to do:
>>> np.array([[A[i, j] / B[i, j] for j in range(len(B[i]))] for i in range(len(B))])
列表理解的问题是，它很慢，它不返回数组(所以您必须np.arr
浏览 2提问于2014-02-02得票数 1
回答已采纳
2回答
考虑以下MWE：
import numpy as np
n=2
N = 6
a = np.random.randint(0,10,size=(N,1))
b = np.random.randint(0,10,size=(N,n))
c = np.random.randint(0,10,size=(n,N,5))
例如，c是(随机召回)：
array([[[7 5 1 7 0]
[2 8 2 1 4]
[0 4 1 7 3]
[1 6 6 9 6]
[9 6 0 0 2]
[9 6 0 6 7]]
[[0 3 9 0 3]
[4 7 5 3 8]
[8 0 6 7
浏览 5提问于2021-05-20得票数 1
回答已采纳
我有一个numpy数组大小(9126,12)和两个参考集群点(2,12)，我试图计算到数组的距离，以便给它们加上标签。实际上，我理解这是如何发生的，但由于发送不同大小的数组，我无法实现它。
我知道我可以使用numpy.linalg，但是它是家庭作业的一部分，所以不能这么做。
ValueError:操作数不能与形状一起广播(9126,12) (2,12)
def euclid_dist(v1, v2):
return np.sqrt(((v1-v2)**2).sum(axis = 1))
def check_euclid_dist(data, reference_vectors)
浏览 1提问于2020-03-14得票数 0
我想将噪声添加到均匀矩阵中，我使用的代码是：
import numpy as np
s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512)
s2 = np.reshape(s, (512,512))
s2 =s2+11*np.ones((515,512))
它会给出以下错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512)
这里的问题在哪里？
浏览 0提问于2020-10-19得票数 0
当我试图运行这个简单的代码片段时
a= 2
G = np.random.rand(25,1)
H = np.zeros((25,a))
for i in range(a):
H[:,i] = .5 * G
我收到了
ValueError: could not broadcast input array from shape (25,1) into shape (25).
我想知道是否有人能指出这个问题的解决办法？
我知道这在图像处理中发生了很多，但这一次，我不知道如何规避。
干杯。
浏览 1提问于2018-01-22得票数 2
3回答
假设我有这样一个数组：
import numpy as np
base_array = np.array([-13, -9, -11, -3, -3, -4, 2, 2,
2, 5, 7, 7, 8, 7, 12, 11])
假设我想知道：“base_array中有多少元素大于4?”要做到这一点，只需利用广播：
np.sum(4 < base_array)
答案是7。现在，假设与单个值相比，我希望对数组执行此操作。换句话说，对于comparison_array中的每个值comparison_array，找出base_
浏览 1提问于2018-08-06得票数 5
回答已采纳
我对NumPy相当陌生，所以很有可能我忽略了一些基本的东西。不要犹豫，问“愚蠢”的问题有关“基本”的事情！
我试着写一些函数来操纵向量。我希望它们能够处理单个向量，以及向量数组，就像大多数NumPy的实用程序一样：
import math
import numpy
def func(scalar, x, vector):
# arbitrary function
# I'm NOT looking to replace this with numpy.magic_sum_multiply()
# I'm trying to understand bro
浏览 1提问于2021-02-08得票数 1
回答已采纳
我正在写一个程序来找出两个向量之间的余弦相似度。对于小的文本文件，它工作得很好，但对于大数据，它会给出错误。我已经经历了许多广播的例子，但不能得到实际的问题。(在p=x*y行出现错误)
x = numpy.dot(u, u.T)
y = numpy.dot(v, v.T)
p = x * y
value = numpy.dot(u, v.T) / p
p=(x*y)
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (224,224) (180,180)
浏览 0提问于2014-05-28得票数 2
1回答
我正在尝试在Python/Numpy中获得以下MATLAB结果。 MATLAB代码： A = reshape(ones(1, 12), 3,1,4);
B = reshape(ones(3, 1));
size(A .* B) % ans = 3 1 4 Numpy代码： A = np.ones(12).reshape((3,1,4))
B = np.ones(3).reshape((3,1))
(A * B).shape # (3, 3, 4) 问题： 如何更改Numpy代码以获得类似于MATLAB的结果？
浏览 9提问于2019-10-11得票数 0
回答已采纳
我想这么做：
>>> v = np.array([1,1,3])
>>> M = np.ones((len(v), 2, 2))
>>> M - v
所以v从M中的所有4个值中减去，
v1从M1等的所有值中减去。
但我犯了个错误
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2,2) (3,)
为了澄清，我正在寻找与以下内容等价的东西：
for i, n in enumerate(v): M[i] -= n
>>> M
array([
浏览 3提问于2017-03-13得票数 0
回答已采纳
我一直试图乘两个numpy数组，它们具有维度(8,900)和(900，3，3，3，3)，并期望结果维度类似于(8,3,3,3)，但是下面会出现一个错误。我的想法怎么了？
ValueError: matmul:输入操作数1的核心维数0不匹配，具有gufunc签名(n，k)，(k，m?)->(n?，m?)(3号与900号不同)
浏览 1提问于2020-11-22得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个形状(12 )的numpy数组，如下所示：
array([0.111,0.222,0.333,0.444,0.555,0.666,0.777,0.888,0.999,0.100,0.011,0.12], dtype=float32)
此外，我还有另一个具有12维形状的数组(773,1231)：
>>>array([[[0.1448 , 0.1452 , 0.1452 , ..., 0.1589 ,
0.1589 , 0.1589 ],
[0.1448 , 0.1452 , 0.1452
浏览 9提问于2020-11-17得票数 1
回答已采纳
当我尝试从from (1，)广播到from ()时，numpy会引发ValueError: non-broadcastable output operand with shape () doesn't match the broadcast shape (1,)。I 表示，内嵌操作符的目的是在与输入相同的内存块上操作，这就是为什么不能，比方说，从from (5 )到from (1 )在本地广播的原因。但是，对于size (1，)(或任何大小为1的数组)，大小与带size ()的标量相同。那么，为什么我不能执行一个就地操作a += b，其中a有shape ()，b有shape (1,)？
浏览 24提问于2020-10-02得票数 1
我加载MNIST (测试)数据集，其形状为(10000、28、28、1) (这意味着10000幅图像(灰度值为28x28 ))。我想应用运动模糊内核的每一个图像，并得到同样的形状(10000，28，28，1)的输出。我尝试使用def，矢量法，但它不像我预期的那样工作。
它在python 3.6上运行
x_test.shape
--> (numpy.ndarray) (10000, 28, 28, 1)
def blurize(x):
# kernel
k = np.array([[0,0,0,0,0,0,0.0013],
[0,0,0,0.0086,0.057
浏览 1提问于2019-07-31得票数 2
回答已采纳
1回答
在不使用循环的情况下，下面代码的等效numpy实现是什么？
dt = np.dtype(np.float32)
a=[[12,3],
[2,4],
[2,4],]
b=[[12,3,2,3],
[2,4,4,5]]
a=np.asarray(a,dtype=dt)
b=np.asarray(b,dtype=dt)
print(a.shape)
print(b.shape)
ainvb=np.zeros((3,2,4))
for i in range(4):
ainvb[:,:,i]=a/b[:,i].T
我需要做的是将"a“的列除以"b”的每一行。
浏览 2提问于2015-12-03得票数 0
回答已采纳
1回答
数组具有以下维度：dists：(500,5000) train：(5000，) test:(500,500，)
为什么前两个语句会抛出一个错误，而第三个语句工作得很好？
dists += train + test
错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误：ValueError: operands could not be broadcast t
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
回答已采纳
Numpy文档声称您可以将不同长度的数组相乘在一起，但是它不能工作。我肯定是误解了它的说法，但没有任何例子可以支持他们的文字。来自
因此，我创建了一些代码来尝试它，但是我得到了一个错误，上面写着ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,1) (3,1)。同样的错误，如果我尝试这与形状(4,) and (3,)。
a = np.array([[1.0],
[1.0],
[1.0],
[1.0]])
print(a.s
浏览 13提问于2022-08-25得票数 -2
我正在尝试手工编写多重线性回归代码，为此，我编写了以下逻辑：
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
浏览 0提问于2021-01-08得票数 3
1回答
我有下面的代码来创建一个4D grid矩阵，我希望将滚动的2D vals矩阵插入到这个网格中。 import numpy as np
k = 100
x = 20
y = 10
z = 3
grid = np.zeros((y, k, x, z))
insert_map = np.random.randint(low=0, high=y, size=(5, k, x))
vals = np.random.random((5, k))
for i in range(x):
grid[insert_map[:, :, i], i, 0] = np.roll(vals, i) 如果v
浏览 19提问于2021-02-05得票数 0
回答已采纳
这是的后续问题。基本上，我想做的是简单地从平均值中减去每一幅图像。
基于和上的这个问题，以及当我们将图像的裁剪版本提供给网络时的，我们需要使用如下内容减去平均像素：
mu = mean_file.mean(1).mean(1)
但讽刺的是，当我想这么做的时候：
.. = (img[:,0:224,0:224] - mu)
我得到了ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,224,224) (3,)。我不太精通Python和Numpy，也不知道这个错误消息想要传达什么。
目前，我正在裁剪均值文件，这并不
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
我想通过从0到5的升幂来提升一个向量： import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3]) # list of 11 components
b = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) # power
c = np.power(a,b) 期望的结果是： c = [[1**0, 1**1, 1**2, 1**3, 1**4], [2**0, 2**1, ...], ...] 我一直收到这个错误： ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (5,)
浏览 117提问于2021-02-17得票数 5
回答已采纳
2回答
我有一个带有形状的2D numpy数组(3024,4032)。
我有一个三维numpy阵列与形状(3024,4032，3)。
二维numpy阵列充满了0和1s。
3D numpy数组填充的值介于0到255之间。
通过查看2D数组值，我希望更改3D数组中的值。如果2D数组中的值为0，则沿最后一个轴将3D数组中的所有3个像素值更改为0。如果2D数组中的值为1，我不会更改它。
我已经检查过这个问题了，，但是它适用于两个维度相同的数组。在我的例子中，维度是不同的。
如何在两个数组中应用过滤，两个数组的大小在二维上相同，而在最后一个维度上没有大小？
浏览 11提问于2017-11-21得票数 6
回答已采纳
我尝试通过执行以下操作将向量输入到numpy矩阵中：
eigvec[:,i] = null
然而，我一直收到这个错误：
ValueError: could not broadcast input array from shape (20,1) into shape (20)
我尝试过使用flatten和reshape，但似乎都不起作用
浏览 1提问于2015-04-15得票数 0
2回答
我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个矩阵A，B，NxKxD维，我想得到矩阵C，NxKxDxD维数，其中Cn，k= An，k，k.T (这里"x“表示维数Dx1和1xD的矩阵的乘积，所以结果必须是DxD维数)，所以现在我的代码看起来如下(这里A=B= X)：
def square(X):
out = np.zeros((N, K, D, D))
for n in range(N):
for k in range(K):
out[n, k] = np.dot(X[n, k, :, np.newaxis], X[n, k, np.newaxis, :])
浏览 0提问于2016-12-10得票数 0
1回答
我有两个不同维数的Numpy数组，如下所示：
我想像这样计算上面数组的内积
有没有更好的方法在一行中做到这一点，而不是单独做两次。
浏览 22提问于2021-02-12得票数 1
回答已采纳
2回答
考虑以下代码：
X = np.array([[1,1,1],
[2,2,2],
[3,3,3],
[4,4,4]]) # shape of (4,3)
print("Matrix X is:\n", X)
print("\n --------- TEST 1 ---------\n")
W = np.array([1,2,3]) # 1D array (row)
print("W is:", W)
print("X * W is:\n", X*W)
浏览 12提问于2020-04-09得票数 0
回答已采纳
1回答
当给定一维数组时，np.diag(a)函数的标准用法是创建一个2D数组，其中对角线条目是a的元素。在我的例子中，a是一个大小为n的二维数组，我的目标是以类似于np.diag()函数的方式生成一个n数组，其中每个n片都是一个零矩阵，在对角线上是a的第m行。做这件事最好的方法是什么？显然，它可以通过np.diag()函数和for循环来完成，但我想知道numpy是否存在向量化版本。
浏览 1提问于2020-07-09得票数 0
回答已采纳
3回答
通过分配项来乘Numpy数组
、、、、
文件中有两个一维的numpy数组。
'test1'=(2,3)
'test2'=(5,6,7)
我想把它们相乘
t=(10、12、14、15、18、21)
我正在使用这个程序
import numpy as np
a=open('test1')
b=open('test2')
c=open('test3','w+')
t1=np.loadtxt(a)
t2=np.loadtxt(b)
t=t1*t2
print >> c, t
当我运行程序时，我会得到以下错误..
ValueErro
浏览 2提问于2014-04-06得票数 1
回答已采纳
3回答
我试图在numpy中做两个向量的矩阵乘法，这会产生一个数组。
示例
In [108]: b = array([[1],[2],[3],[4]])
In [109]: a =array([1,2,3])
In [111]: b.shape
Out[111]: (4, 1)
In [112]: a.shape
Out[112]: (3,)
In [113]: b.dot(a)
ValueError: objects are not aligned
从形状中可以看出，数组a实际上不是一个矩阵。关键是像这样定义a。
In [114]: a =array([[1,2,3]])
In [115]:
浏览 6提问于2013-04-29得票数 1
回答已采纳
在下面的代码片段中，我打算执行以下操作：
(1)用d优化变量将恒等式中的每个元素相乘。
(2)将一个向量和为CVXPY仿射表达式，它也是一个由24个元素组成的向量。
(3)建立一个约束，对两个向量元素进行比较。
import numpy as np
import cvxpy as cp
weights = cp.Variable(5)
d = cp.Variable(1)
meas = np.random.rand(8, 3)
det = np.random.rand(24, 5)
dm = d * np.eye(3) # (1)
浏览 2提问于2020-02-17得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
