如何修复：valueerror：操作数无法与形状一起广播

使用Python时可能会遇到的错误是：

 ValueError : operands could not be broadcast together with shapes (2,2) (2,3) 

当您尝试在 Python 中使用乘号 ( * ) 而不是numpy.dot()函数执行矩阵乘法时，会出现此错误。

以下示例展示了如何在每种情况下更正此错误。

如何重现错误

假设我们有一个 2×2 矩阵 C，它有 2 行和 2 列：

假设我们还有一个 2×3 矩阵 D，它有 2 行 3 列：

以下是矩阵 C 与矩阵 D 相乘的方法：

这会产生以下矩阵：

假设我们尝试在 Python 中使用乘号 (*) 执行矩阵乘法，如下所示：

 import numpy as np

#define matrices
C = np. array ([7, 5, 6, 3]). reshape (2, 2)
D = np. array ([2, 1, 4, 5, 1, 2]). reshape (2, 3)

#print dies
print (C)

[[7 5]
 [6 3]]

print (D)

[[2 1 4]
 [5 1 2]]

#attempt to multiply two matrices together
CD

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,2) (2,3)  

我们收到一个ValueError 。我们可以参考NumPy 文档来了解为什么会收到此错误：

当操作两个数组时，NumPy 逐个元素地比较它们的形状。它从最终尺寸（即最右边）开始并向左移动。两个维度兼容时

• 它们是相等的，或者
• 其中之一是 1

如果不满足这些条件，则会抛出ValueError: Operands Could not be Broadcast Together 异常，表明数组的形状不兼容。

由于我们的两个矩阵的最终维度值不同（矩阵 C 的最终维度为 2，矩阵 D 的最终维度为 3），因此我们收到错误。

如何修复错误

修复此错误的最简单方法是简单地使用numpy.dot()函数来执行矩阵乘法：

 import numpy as np

#define matrices
C = np. array ([7, 5, 6, 3]). reshape (2, 2)
D = np. array ([2, 1, 4, 5, 1, 2]). reshape (2, 3)

#perform matrix multiplication
C. dowry (D)

array([[39, 12, 38],
       [27, 9, 30]])

请注意，我们避免了ValueError并成功地将两个矩阵相乘。

另请注意，结果与我们之前手动计算的结果相符。

其他资源

以下教程解释了如何修复 Python 中的其他常见错误：

如何修复：列重叠但未指定后缀
如何修复：对象“numpy.ndarray”没有“append”属性
如何修复：如果使用所有标量值，则需要传递索引
如何修复：ValueError：无法将 float NaN 转换为 int