为什么我在 NumPy 中收到'操作数无法一起广播”错误以及如何修复它？

Numpy 中的广播：理解“操作数无法一起广播”错误

numpy 库提供了强大的数据结构和数值运算计算。一种常见的运算是矩阵乘法，可以使用 * 运算符来执行。然而，当尝试将两个不同形状的数组相乘时，你可能会遇到以下错误：

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

要理解这个错误，我们必须首先深入研究 numpy 中广播的概念。广播允许通过扩展或复制维度来匹配另一个数组的维度，从而在操作中使用不同形状的数组。

在提供的示例中，数组 X 的形状为 (97, 2)，表明它具有97 行 2 列。数组 y 的形状为 (2, 1)，表示它有 2 行和 1 列。当执行 X * y 时，会引发 ValueError，因为这些形状无法一起广播。出现此问题的原因是第一维存在冲突：X 有 97 个元素，而 y 只有 2 个元素。广播无法解决此冲突，因此操作失败。

或者，我们可以使用点积运算符(numpy.dot) 用于矩阵乘法。点积是专门为矩阵乘法设计的，可以正确处理广播。在正确的示例中，X.dot(y) 根据需要返回形状为 (97, 1) 的向量。

通过理解广播规则并使用正确的矩阵乘法运算符，我们可以有效地执行数值运算并避免 numpy 中“操作数无法一起广播”错误。

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