Question

Numpy数组A = [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4 ]]和C = A[:,1]。 B应为A / C.我期待B to be [[0.5, 1, 1.5, 2], [0.5, 1, 1.5, 2]]我正在尝试使用普通除法或numpy除法，但得到错误ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,4) (2,)。它将整个数组与该特定数组中的列分开。有什么建议？有一个类似的帖子，但没有坚实的答案。

Answer 1

要使广播成为可能，请在C添加一个轴：

>>> A = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4 ]], dtype=float)
>>> C = A[:,1][:, None]
>>> A/C
array([[ 0.5,  1. ,  1.5,  2. ],
       [ 0.5,  1. ,  1.5,  2. ]])

Answer 2

通过在左侧添加新轴来

NumPy broadcasts。如果要在右侧添加新轴，则必须手动执行：

B = A/C[:, np.newaxis]

A的形状为(2,4)，C的形状为(2,)。我们需要C为(2,4)设置形状A/C才有意义。如果我们在C的右侧添加一个新轴，那么C将具有(2,1)形状，然后NumPy会在{(2,4)分割时形成A In [73]: A = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]) In [74]: C = A[:,1] In [75]: A.shape Out[75]: (2, 4) In [76]: C.shape Out[76]: (2,) In [77]: B = A/C[:, np.newaxis] In [78]: B Out[78]: array([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 1, 2]]) 1}}。

B = A/C[:, np.newaxis]

通过在左侧添加新轴作为NumPy broadcasts。如果要在右侧添加新轴，则必须手动执行：

(2,4)的形状为C，(2,)的形状为C。我们需要(2,4)为A/C设置形状C才有意义。如果我们在右侧向C添加一个新轴，那么(2,1)将具有(2,4)形状，然后NumPy会在A除法时广播In [73]: A = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4 ]]) In [74]: C = A[:,1] In [75]: A.shape Out[75]: (2, 4) In [76]: C.shape Out[76]: (2,) In [77]: B = A/C[:, np.newaxis] In [78]: B Out[78]: array([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 1, 2]])。

正如Ashwini Chaudhary所示，将C（或In [113]: A.astype(float)/C[:, np.newaxis] Out[113]: array([[ 0.5, 1. , 1.5, 2. ], [ 0.5, 1. , 1.5, 2. ]])）转换为float dtype以使NumPy执行浮点除法：

{{1}}

Python ValueError在将数组除以其自己的列时

2 个答案: