


Pourquoi est-ce que j'obtiens une erreur « ValueError : les opérandes n'ont pas pu être diffusés ensemble » dans les opérations NumPy Element-Wise ?
Problèmes de diffusion dans les opérations par éléments NumPy
Lors de l'utilisation d'opérations par éléments avec des tableaux NumPy de formes différentes, il est possible de rencontrer le erreur "ValueError : les opérandes n'ont pas pu être diffusés avec les formes." Cette erreur indique que les dimensions des tableaux sont incompatibles pour l'opération correspondante.
Diffusion dans les opérations NumPy Element-Wise
La diffusion permet d'étendre un ou les deux tableaux dans leurs dimensions pour les rendre compatibles pour une opération par élément. Les dimensions de valeur 1 ou manquantes peuvent être utilisées en diffusion, permettant de multiplier des tableaux de formes différentes par élément.
Exemple d'erreur
Considérez le code suivant, où X est un tableau de forme (m,n) et y est un tableau de forme (n,1) :
X * y
Ce code générera un ValueError car les dimensions sont incompatibles :
(97,2) x (2,1)
Multiplication matricielle vs multiplication par élément
Dans NumPy, l'opérateur astérisque (*) est utilisé pour l'élément- multiplication intelligente, tandis que la fonction dot() est utilisée pour la multiplication matricielle. La multiplication matricielle nécessite des dimensions compatibles, tandis que la multiplication par éléments nécessite des dimensions qui peuvent être diffusées ensemble.
Résolution
Pour résoudre l'erreur, vous pouvez utiliser le point() fonction pour effectuer une multiplication matricielle :
X.dot(y)
Vous pouvez également modifier les formes des tableaux avant l'opération par élément pour vous assurer qu'ils sont diffusable.
Notes supplémentaires
- Si les deux tableaux sont de type numpy.matrix, l'opérateur astérisque peut être utilisé pour la multiplication matricielle.
- Lorsque vous utilisez dot() sur des tableaux de formes incompatibles, vous recevrez une "ValueError : les matrices ne sont pas aligné."
- Pour une explication complète des règles de diffusion, reportez-vous à la documentation NumPy.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
