Pourquoi la multiplication de la matrice NumPy échoue-t-elle avec une erreur de diffusion ?

Erreur de diffusion dans la multiplication matricielle NumPy

Lors de l'exécution d'une multiplication matricielle entre deux tableaux NumPy, il est crucial de s'assurer que leurs formes sont compatibles. Cependant, une utilisation incorrecte de l'opérateur de multiplication (*) peut conduire à l'erreur "ValueError : les opérandes n'ont pas pu être diffusés avec les formes".

Considérons deux tableaux : X avec la forme (m, n) et y avec la forme (n, 1). L'opération prévue est la multiplication matricielle, qui devrait donner un vecteur (m, 1). Cependant, l'opérateur de multiplication dans NumPy est utilisé pour les opérations par éléments, ce qui nécessite une diffusion pour aligner les dimensions.

Dans l'exemple donné, les règles de diffusion sont violées car la première dimension de X (97) est en conflit avec la dimension correspondante de y (2). Par conséquent, l'opération de multiplication échoue et déclenche l'erreur.

Pour effectuer une multiplication matricielle, vous devez utiliser la méthode dot(). Cette méthode est spécifiquement conçue pour les opérations matricielles et garantit un bon alignement des dimensions. L'utilisation de dot() au lieu de * résout le problème de diffusion et produit le vecteur (m, 1) attendu.

De plus, notez que l'utilisation du type de matrice dans NumPy (numpy.matrix) peut compliquer les opérations. Il est généralement recommandé d'utiliser numpy.ndarray pour les tableaux à la place.

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