Warum gibt Numpy bei Array-Vorgängen den Fehler „Konnte nicht übertragen' aus?

Broadcasting-Fehler in Numpy: Das Problem „Konnte nicht übertragen“ verstehen

In Numpy müssen numerische Operationen auf Arrays einer bestimmten Übertragung entsprechen Regeln. Wenn gegen diese Regeln verstoßen wird, schlägt der Vorgang möglicherweise fehl, was zu einem Fehler „ValueError: Operanden konnte nicht zusammen gesendet werden“ führt.

Betrachten Sie den Fall eines Arrays X der Form (m,n) und eines Vektors y der Form (n,1). Der Versuch einer elementweisen Multiplikation dieser Arrays mit dem *-Operator löst diesen Fehler aus.

Elementweise Operationen und Broadcasting verstehen

Elementweise Operationen in Numpy gelten mathematisch Operationen auf entsprechende Elemente von Arrays. Wenn die Arrays unterschiedliche Formen haben, kommt es zum Broadcasting, bei dem eines oder beide Arrays in den Dimensionen erweitert werden, um sie kompatibel zu machen.

Zum Beispiel wird in X*y X in der zweiten Dimension erweitert (um zu (m) zu werden ,n,1)), während y in der ersten Dimension erweitert wird (zu (1,n,1)). Diese Erweiterung steht jedoch im Widerspruch zu den Dimensionen von X und Y, da die erste Dimension von >

Um die Matrixmultiplikation zwischen X und y (wobei y ein Spaltenvektor ist) korrekt durchzuführen, sollte das Skalarprodukt verwendet werden. Das Skalarprodukt, bezeichnet als X.dot(y), multipliziert die entsprechenden Elemente von 🎜>

Das Verständnis der Übertragungsregeln ist wichtig, um Fehler bei der Durchführung numerischer Operationen an Arrays in Numpy zu vermeiden. Bei der Matrixmultiplikation gewährleistet die Verwendung von Punkten korrekte Operationen ohne das Risiko von Übertragungsfehlern.

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