Numpy が配列操作中に「ブロードキャストできませんでした」エラーをスローするのはなぜですか?

Numpy のブロードキャスト エラー: 「ブロードキャストできませんでした」問題を理解する

Numpy では、配列の数値演算は特定のブロードキャストに従う必要がありますルール。これらのルールに違反すると、操作が失敗し、「ValueError: オペランドを一緒にブロードキャストできませんでした」エラーが発生する可能性があります。

形状 (m,n) の配列 X とベクトル y の場合を考えてみましょう。 (n,1) の形状。 * 演算子を使用してこれらの配列の要素ごとの乗算を試行すると、このエラーが発生します。

要素ごとの操作とブロードキャストについて

Numpy の要素ごとの操作は数学的なものを適用します。配列の対応する要素に対する演算。配列の形状が異なる場合、ブロードキャストが発生し、一方または両方の配列が互換性を持たせるために次元が拡張されます。

たとえば、X*y では、X は 2 番目の次元で拡張されます ((m になります) ,n,1))、y は 1 次元で展開されます ((1,n,1) になります)。ただし、X の最初の次元は 97 であるのに対し、y の 2 番目の次元は 2 であるため、この拡張は X および Y の次元と競合します。

代替: ドットを使用した行列乗算

X と y (y は列ベクトル) の間で行列の乗算を正しく実行するには、ドット積を使用する必要があります。 X.dot(y) として示されるドット積は、X と y の対応する要素を乗算して合計し、形状 (m,1) のベクトルを生成します。

結論

Numpy で配列に対して数値演算を実行する際のエラーを回避するには、ブロードキャスト ルールを理解することが不可欠です。行列の乗算の場合、ドットを使用すると、ブロードキャスト エラーのリスクがなく正しい演算が保証されます。

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