Question

一个非常愚蠢的问题，但我无法想出正确的方法......

A是2乘2矩阵，B是2乘1矩阵。
在10次迭代循环中，B_new = A * B. B_new是2比1。
每次迭代后将B_new保存到输出矩阵B_final。所以最后，B_final是2乘10。

但是，我在循环中将B添加到B_new有问题。以下是我的代码，有人可以给我一些建议吗？

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.dot(a,b)
    b=c
    c_final[:,i]=c

以下是错误消息：

    c_final[:,i]=c
ValueError: output operand requires a reduction, but reduction is not enabled

Answer 1

您看到的错误是因为当numpy广播c_final[:,i]和np.dot(a,b)时，它会生成一个形状为(2,2)的数组，然后无法将其分配给c_final[:,i]，因为它的形状为(2,1)。如果您只是在解释器中使用它，我认为它会更清楚：

>>> import numpy as np
>>> a = np.ones((2,2))
>>> b = np.ones((2,1))
>>> c_final = np.zeros((2,10))
>>> np.dot(a,b)
array([[ 2.],
       [ 2.]])
>>> np.dot(a,b).shape
(2, 1)
>>> c_final[:,0]
array([ 0.,  0.])
>>> c_final[:,0].shape
(2,)
>>> np.broadcast(c_final[:,0],np.dot(a,b)).shape
(2, 2)

解决这个问题的方法是使用np.dot(a,b)或类似的东西来展平np.squeeze，这样当它们一起广播时会生成一个2元素数组。例如：

>>> c_final[:,0] = np.dot(a,b).squeeze()

您并不是唯一一个发现错误消息无益的人。大约一年前有人提出ticket这个问题。

向量添加向量

1 个答案: