为什么 Numpy 在数组操作期间抛出'无法广播”错误？

Numpy 中的广播错误：了解“无法广播”问题

在 Numpy 中，数组上的数值运算必须遵守特定的广播规则。当违反这些规则时，操作可能会失败，从而导致“ValueError：操作数无法一起广播”错误。

考虑形状为 (m,n) 的数组 X 和向量 y 的情况形状为 (n,1)。尝试使用 * 运算符对这些数组进行逐元素乘法将触发此错误。

理解逐元素运算和广播

Numpy 中的逐元素运算应用数学对数组的相应元素进行操作。当数组具有不同的形状时，就会发生广播，其中一个或两个数组在维度上扩展以使其兼容。

例如，在 X*y 中，X 在第二个维度上扩展（变为 (m ,n,1))，而 y 在第一维上扩展（变为 (1,n,1)）。然而，这种扩展与 X 和 Y 的维度相冲突，因为 X 的第一个维度是 97，而 y 的第二个维度是 2。

替代方案：带点的矩阵乘法

要在 X 和 y（其中 y 是列向量）之间正确执行矩阵乘法，应使用点积。点积表示为 X.dot(y)，将 X 和 y 的相应元素相乘并求和，生成形状为 (m,1) 的向量。

结论

理解广播规则对于在 Numpy 中对数组执行数值运算时避免错误至关重要。对于矩阵乘法，使用点可以确保正确的运算，而不会出现广播错误的风险。

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