如何修复ValueError: shape (2,1)的不可广播输出操作数与广播shape (2,2)错误不匹配？
要修复ValueError: shape (2,1)的不可广播输出操作数与广播shape (2,2)错误不匹配，可以采取以下几种方法：
- 调整数组形状：根据错误提示，我们可以看到输出操作数的形状是(2,1)，而广播形状是(2,2)，它们的形状不匹配导致了错误。可以通过调整数组形状来解决这个问题，使得两个形状相匹配。例如，可以使用numpy的reshape方法将形状为(2,1)的数组转换为形状为(2,2)的数组。
- 使用广播功能：如果你确定这个错误是由于形状不匹配导致的，可以使用numpy的广播功能来解决。广播是一种numpy的功能，它可以自动调整数组的形状，使得它们能够进行元素级的操作。你可以使用numpy的broadcast_to函数将形状为(2,1)的数组广播成形状为(2,2)的数组，然后再进行操作。
- 检查代码逻辑：除了形状不匹配，这个错误还可能是由于代码逻辑错误导致的。你可以仔细检查代码，确保操作数和广播形状的维度和元素个数是正确的，并且符合你的预期逻辑。
总结起来，修复ValueError: shape (2,1)的不可广播输出操作数与广播shape (2,2)错误不匹配，可以通过调整数组形状、使用广播功能或者检查代码逻辑来解决。具体的修复方法需要根据具体的代码和数据情况来确定。
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我正在尝试测试一个我在Python中使用XOR运算符值训练的模型： x_train = [[1,0],[0,1],[0,0],[1,1]]
x_label = [1,1,0,0]
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(2,1)),
keras.layers.Dense(8, activation="relu"),
keras.layers.Dense(2, activation="softmax")
])
model.compile(optimize
浏览 34提问于2020-09-29得票数 1
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一个非常愚蠢的问题，但我想不出正确的方法。
A是2乘2矩阵，B是2×1矩阵。
在10个迭代循环中，B_new=A*B. B_new是2乘1。
每次迭代后将B_new保存到输出矩阵B_final中。最后，B_final是2乘10。
但是，在循环中将B添加到B_new有问题。下面是我的代码，有人能给我一些建议吗？
import numpy as np
a=np.ones(shape=(2,2))
b=np.ones(shape=(2,1))
c_final=np.zeros(shape=(2,10))
for i in range(0,10):
c=np.
浏览 2提问于2012-07-24得票数 3
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我正在学习python，我有两个数组：
a = [[ 1 , 2 ]
[3, 4]]
b = [ 6,7]
当我打印我得到的形状：
a.shape = (2,2)
b.shape = (2,)
想要的结果是：
c = [[ 1, 2 , 6]
[3, 4, 7]]
我试过了
c = a + b
和
c = np.concatenate((a, b),axis=None) #tried axis=0, axis=1
我总是犯这样的错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
浏览 0提问于2019-01-31得票数 1
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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
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
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ValueError: could not broadcast input array from shape (1,5) into shape (1,8)
浏览 10提问于2020-02-04得票数 0
2回答
稀疏向量之和: bug还是特征？
、、、、
最近，我在MATLAB R2022a中偶然发现了以下行为：
>> a = sparse(1,2,1)
a =
(1,2) 1
>> b = sparse(2,1,18)
b =
(2,1) 18
>> a+b
ans =
(2,1) 18
(1,2) 1
(2,2) 19
值为19的(2,2)元素的存在是相当令人费解的。直觉上，我希望得到一个零(没有元素)或一个错误，表明向量的大小不兼容。我在文档中找不到对这种行为的解释。
那么，这是一个bug还是一个特性？
浏览 25提问于2022-09-14得票数 3
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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
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numpy多维数组索引
、、、
当我在numpy多维数组中进行索引时，我有一个奇怪的问题。所以，我有一个形状数组(4,882)。我有另一个名为形状匹配(276，2)的数组。此匹配数组包含原始多维数组中有效条目的索引。我要做的是选择前2行和匹配匹配数组中的索引的所有列。因此，我所做的事情如下：
import numpy as np
k = get_array() # This has shape (4, 882)
m = get_match() # This has shape (276, 2)
s = k[[1, 0], m[:, 0]]
这会引发错误：
ValueError: shape mismatch: obje
浏览 1提问于2015-02-18得票数 3
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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
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我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
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我想将numpy数组中的值与numpy矩阵的特定行中的值相加。
给定：
A = [[0, 0], [0, 0]]
b = [1, 1]
我想把b加到A的第一行的值上。预期的输出是：
[[1, 1], [0, 0]]
我尝试使用"+“运算符，但得到一个错误：
>>> import numpy
>>> a = numpy.zeros(shape=(2,2))
>>> a
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
>>> b = numpy.ones(shape=(1,2))
>
浏览 0提问于2015-08-25得票数 0
我使用SciPy root函数查找涉及ODE的函数的根(在传递给root的函数中，我调用SciPy solve_ivp)。当在root中使用"krylov“方法时，没有问题地解决了它。但是，当我使用任何其他方法时，它会引发ValueError：ValueError: could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (2,)。
任何帮助都是非常感谢的。
谢谢你，库罗什
浏览 2提问于2022-07-26得票数 -1
例如，假设我在Matlab中有以下矩阵： A = zeros(10)
B = ones(2,2) 我想把矩阵A和B相加，矩阵B位于A的特定位置，存储如下： locations = [1, 3] 我可以这样做： A(locations, locations) = A(locations, locations) + B 这样工作就完成了。在python中，我想使用NumPy数组来实现同样的效果，比如： import numpy as np
A = np.zeros([10,10])
B = np.ones([2,2])
locations = np.array([0, 2]) #Because
浏览 27提问于2020-12-09得票数 0
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我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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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
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问题
请在2012年的中详细说明答案，并澄清尾轴是什么，因为我不确定答案所指的是哪个“链接文档页”。也许在过去的8年里它已经改变了。
由于轴在trailing axes中是复数的，所以至少最后两个轴的大小必须匹配(除乙状结肠外)？如果是的话，为什么至少有两个？
给出的答案是：
在的链接文档页面上解释了尾轴的含义。如果有两个维数不同的数组，比如一个1x2x3和其他2x3，那么您只比较尾随的公共维度，在本例中是2x3。但是，如果两个数组都是二维的，那么它们的相应大小必须是相等的，或者其中一个必须是1。
在您的例子中，您有一个2x2、4x2和4 != 2，而且4或2都不等于1，所以这是行不通的。
浏览 5提问于2020-12-24得票数 1
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我试图在LMI约束下编写一个解决B(2,1)问题的代码。
R(2,1)=R0(2,1)+H(2,2)*B(2,1)
Vc是一个标量变量。
它不断地
> "DCPError:问题不遵循DCP规则。“
import numpy as np
import cvxpy as cp
H = np.random.rand(2,2)
R0 = np.random.rand(2,1)
B=cp.Variable((2,1), complex=True)
Rf=cp.diag(R0+H*B)
RRf=cp.real(Rf)
浏览 4提问于2020-04-24得票数 2
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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
2回答
Python:查找索引
、、、、
如果我有a和b：
a=[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]
b=8.1
我想在a中找到b的索引，我可以这样做：
nonzero(abs(a-b)<0.5)
获得(2,1)作为索引，但如果b是1d或2d数组，怎么办？说,
b=[8.1,3.1,9.1]
我想得到(2,1)，(0,2)，(2,2)
一般情况下，对于b的每一个值，a中只有一个匹配项。我可以避免使用for循环吗？
浏览 2提问于2016-01-08得票数 3
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2回答
我是和numpy一起做广播的新手。我定义三个numpy数组，如下所示：
from numpy import *
a=array([10,20]).reshape(2,1)
b=array([100,200,300]).reshape(1,3)
c=arange(1,11).reshape(1,1,10)
a+b是( 2，1) vs ( 1，3)和，因此它被认为是可广播的( dim 1中的2vs1，dim 2中的1vs3，广播规则已完成)。确实是这样的：
>>> a+b
array([[110, 210, 310],
[120, 220, 320]])
a+c是(
浏览 0提问于2012-04-17得票数 0
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1回答
我有一个回归数据集：
X_train (float64) Size = (1616, 3) -> i.e. 3 predictors
Y_train (float64) Size = (1616, 2) -> i.e. 2 targets
我尝试使用Functional执行Hyperas (我的主要目的是在编译过程中使用loss_weights选项)：
inputs1 = Input(shape=(X_train.shape[0], X_train.shape[1]))
x = Dense({{choice([np.power(2,1),np.power(2,2),np.pow
浏览 3提问于2018-11-15得票数 0
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1回答
我正在尝试使用Keras Dot，并有以下错误。你能解释一下我做错了什么吗？
x1 = Input(shape=(2,4))
x2 = Input(shape=(4,))
y1 = dot([x1,x2], axes = (2,1))
modelA = Model(inputs=[x1, x2], outputs=y1)
a1 = np.arange(16).reshape(2,2,4)
a2 = np.array( [1,2,3,4] )
modelA.predict([a1,a2])
---->
ValueError: Error when checking : expecte
浏览 1提问于2018-06-17得票数 0
1回答
你好，我正在更新以下功能：
def train(self, features, targets):
我的想法是做我的在线课程--我试过这样做：
# TODO: Output error - Replace this value with your calculations.
error = y - final_outputs # Output layer error is the difference between desired target and actual output.
# TODO: Backpropagated error t
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
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1回答
让我们假设一个有一个二维向量数组：
v = np.array([ [1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]])
v.shape = (4, 2)
和一组标量：
s = np.array( [2, 2, 2, 2] )
s.shape = (4,)
我希望结果是：
f(v, s) = np.array([ [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2]])
现在，执行v*s是一个错误。那么，实现f最有效的方法是什么？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 5
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1回答
我不能改变numpy数组的形状
dataset[i].shape # (1134, )
dataset[i] = dataset[i].reshape((18, 63))
ValueError: could not broadcast input array from shape (18,63) into shape (1134)
浏览 1提问于2020-12-16得票数 0
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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
1回答
我有一个二维数组，并寻找找到所有双重条目的方法。例如，如果数组是形式的
$a = array(
array('a','b','c'),
array('d','a','e'),
array('d','c','b')
)
函数应该返回列表。
array(array(0,0),array(1,1)) // Since $a[0,0]=$a[1,1]
array(array(0,1),array(2,2)) // Since $a[0,1
浏览 2提问于2018-04-25得票数 0
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我有一个矢量x = <C elements>。我想把它和矩阵Z = <C x C elements>相乘。这将给出向量矩阵( <C> <1xC> )的输出。如果每个都只有一个样本，我可以将它们相乘。
但在训练期间，我有张量x = <NxC>和Z = <NxCxC>，其中'N‘是我的小批量大小。在这种情况下，我如何实现上述计算。关于尺寸的普通tf.matmul()返回错误。ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 for 'Channel/MatMul
浏览 36提问于2018-05-28得票数 0
1回答
我正在尝试从不同长度的向量(数据列)中创建一个数据集。我目前正在使用以下代码：
import tensorflow as tf
data = [[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10]]
shapes = [[3,2],[2,2]]
classes = [0,1]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
{"data": tf.constant(data),
"shape": tf.constant(shapes),
"class": tf.constant(cl
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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我试着去理解推断numpy/手电筒中加法符号的逻辑。下面是一个在我的程序中导致错误的例子：
import numpy as np
x = np.arange(2) # shape (2,)
y = x.reshape(-1, 1) # shape (2, 1)
z = y + x # expected (2,) or (2, 1)
print(z.shape) # (2, 2)
因此，基本上在不相关的操作中发生了整形，但是x和y仍然有相同数量的元素，我希望得到的形状可以是2，或者2，1，因为加法发生在所有元素所在的轴上。
我的问题：
为什么我会有
浏览 3提问于2021-11-12得票数 1
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我正在尝试确定一个形状中的一个点。
我找到了一个算法来完成的工作
我用一个正方形的形状测试了算法。
正方形的角点总数=4
但是在我的代码之后，它会返回一个错误的结果(参见下面的输出结果
Shape.h
#ifndef __Shape__Shape__
#define __Shape__Shape__
class Shape {
private:
int xArray[4];
int yArray[4];
int x;
int y;
public:
bool inPoly(int x,int y);
浏览 1提问于2013-11-06得票数 0
我在使用CNN的时候收到了这个错误。 r = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50) 这就是代码 下面是错误，请帮我解决。 ---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-82-0b7c2e7fa2c
浏览 24提问于2020-04-02得票数 0
回答已采纳
我可以运行中给出的简单pykalman卡尔曼滤波示例。
import pykalman
import numpy as np
kf = pykalman.KalmanFilter(transition_matrices = [[1, 1], [0, 1]], observation_matrices = [[0.1, 0.5], [-0.3, 0.0]])
measurements = np.asarray([[1,0], [0,0], [0,1]]) # 3 observations
(filtered_state_means, filtered_state_covariances) =
浏览 11提问于2014-11-21得票数 3
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我试图在不使用循环的情况下创建一个空数组的numpy数组。使用循环，我可以使用一个简化的操作，如
a = np.empty((3, 3), object)
for i in range(a.size):
a.ravel()[i] = np.array([])
或者一种基于np.nditer的稍微复杂的方法
a = np.empty((3, 3), object)
it = np.nditer(a, flags=['multi_index', 'refs_ok'])
for i in it:
a[it.multi_index] = np.array
浏览 1提问于2021-06-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有两个ndarray、输入和结果，它们都由如下所示的多个数组组成：
inputs = [
[[1,2],[2,2],[3,2]],
[[2,1],[1,2],[2,3]],
[[2,2],[1,1],[3,3]],
...
]
results = [
[3,4,5],
[3,3,5],
[4,2,6],
...
]
我成功地将它们分成了训练数组和测试数组，其中train包含了66%的数组，并测试了其他33%的数组。现在，我想重新构造它们，以便在我的LSTM中进一步使用，但是我的脚本在将它们输入np.reshape()函数时失败了。
split = int(ro
浏览 2提问于2017-09-11得票数 5
回答已采纳
我想用下面的方法将一个5x1矩阵乘以1x1矩阵。每次它都会给出以下错误 ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) 这是我正在尝试的方法。请在这里帮助我调试具体的实例 >>> m = np.ones(5)
>>> x = np.ones(1)
>>> m.shape
(5,)
>>> x.shape
(1,)
>&
浏览 1288提问于2020-07-03得票数 0
我正在实现多个Conv2D层，然后将输出连接起来。
x = Conv2D(f, kernel_size=(3,3), strides=(1,1))(input)
y = Conv2D(f, kernel_size=(5,5), strides=(2,2))(input)
output = Concatenate()([x, y])
如您所知，不同的内核大小会产生不同的输出形状。虽然我能做到：
x = Conv2D(f, kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding="same")(input)
y = Conv2D(f, kernel_si
浏览 0提问于2020-09-11得票数 0
回答已采纳
我正在研究一种遗传算法的变异函数，但我对numpy还是个新手。 默认的变异方法如下所示： whereMutate = np.random.rand(np.shape(population)[0],np.shape(population)[1])
population[np.where(whereMutate < self.mutationProb)] = 1 - population[np.where(whereMutate < self.mutationProb)] 默认的mutationprob设置为1/染色体长度。群体在每一行上包含一个不同的染色体，染色体长561，每个位置
浏览 21提问于2020-08-23得票数 0
在tensorflow中，如果我有一个张量： A = tf.fill([3,2,2],2) # shape [3,2,2]
B = tf.constant([1,2,3]) # shape [3] 我如何将它们相乘，从而得到形状为3,2,2的张量 [
[ [2,2], [2,2] ],
[ [4,4], [4,4] ],
[ [6,6], [6,6] ]
] 我的乘法因子在这里是简单的演示。
浏览 17提问于2019-02-16得票数 1
回答已采纳
我尝试了许多方法，但都不起作用，例如：
a = np.mat([1, 2, 3])
b = np.mat([4, 5, 6]).T
c = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
print(a * b * c)
ValueError:形状(1,1)和(2,2)未对齐:1(尺寸1) != 2(尺寸0)
或者：
a = np.mat([1, 2, 3])
b = np.mat([4, 5, 6]).T
c = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
print(np.dot(a, b) * c)
ValueError:形状(1,1)和(2,2)未对齐:1(尺寸1) != 2(
浏览 27提问于2017-08-04得票数 0
我有一个图像"img_carree“，我想要更改(大小为427x427，每个像素带有RGB值)
M = np.array(img_carree)
M.shape #return(427,427,3)
我也有一个彩色对象
color = (255,255,0)
因此，我试图检查图像的每个像素与颜色之间的相关性，并将其存储在一个新的numpy数组中。
F = M
for i in range(427):
for j in range(427):
F[i][j] = np.corrcoef(M[i][j], np.array(color))
浏览 1提问于2022-03-12得票数 1
我正在尝试创建人类行为识别模型。但是当我尝试添加TimeDistributed特性时，我遇到了一个input_shape问题。如何将input_shape从4d转换为5d？ 我想用每10个图像训练我的数据集，以便理解操作。 数据集size= (28000,90,90,1) #define CNN model
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=
(5,5),padding="Same",activation="relu",input_shape=(90,90,1)))
cnn.ad
浏览 43提问于2019-04-14得票数 0
我正在尝试训练一组自定义数据集，这些数据集是灰色图像。
matterport是为RGB数据集设计的。
以下是我迄今为止对灰色数据集所遵循的步骤。
步骤1
> class DetectorConfig(Config):
> Configuration for training pneumonia detection on the RSNA pneumonia dataset.
> Overrides values in the base Config class https://github.com/matterport/Mask_RCNN/blob/maste
浏览 3提问于2021-04-13得票数 2
我有一个dtype = object的numpy数组，其中包含多个其他元素数组，我需要将其转换为稀疏矩阵。 例如： a = np.array([np.array([1,0,2]),np.array([1,3])])
array([array([1, 0, 2]), array([1, 3])], dtype=object) 我已经尝试了Convert numpy object array to sparse matrix提供的解决方案，但没有成功。 In [45]: M=sparse.coo_matrix(a)
----------------------------------------
浏览 56提问于2019-04-26得票数 2
回答已采纳
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
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我想将Numpy数组的列表保存到一个文件中。该列表的形状如下：
my_list = [np.ones((2, 515, 3)), np.ones((2, 853, 3))]
但是，当我尝试使用np.savez保存它时，该列表尝试转换为Numpy数组。执行np.array(my_list, dtype='object')时会出现以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Trac
浏览 3提问于2017-06-23得票数 0
回答已采纳
我正在测试一个图像堆栈上的高斯滤波器，使用来自超级间谍官方网站的代码。我一直收到错误消息'ValueError:至少需要一个数组来堆栈‘。
%matplotlib qt
import hyperspy.api as hs
import numpy as np
import scipy.ndimage
im = hs.signals.Signal2D(np.random.random((10, 64, 64)))
im.map(scipy.ndimage.gaussian_filter, sigma=2.5)
ValueError:至少需要一个数组来堆栈
追溯信息
ValueErro
浏览 0提问于2019-08-18得票数 1
2回答
当其中一个操作数是n x 1矩阵时，执行正常向量加法的最佳方法是什么？
我为什么要关心呢？有时，一个应该返回向量的函数会返回一个n x 1矩阵(因为该函数等同于在矩阵上按元素工作)。当我想要进一步处理返回的“向量”时，我总是必须重塑--肯定有更好的方法。
例如：
v = np.zeros(shape=(2,1))
w = np.array([1,1])
print('{}, {}'.format(v.shape,w.shape))
打印：(2，1)，(2，)
print(v+w)
[1. 1.]
print(v+w.reshape((2,1)))
浏览 11提问于2021-03-08得票数 0
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