Question

我正在使用numpy处理图像卷积代码：

def CG(A, b, x, imax=10, epsilon = 0.01):
    steps=np.asarray(x)
    i = 0
    r = b - A * x
    d = r.copy()
    delta_new = r.T * r
    delta_0 = delta_new
    while i < imax and delta_new > epsilon**2 * delta_0:
        q = A * d
        alpha = float(delta_new / (d.T * q))
        x = x + alpha * d
        if i%50 == 0:
            r = b - A * x
        else:
            r = r - alpha * q
        delta_old = delta_new
        delta_new = r.T * r
        beta = float(delta_new / delta_old)
        d = r + beta * d
        i = i + 1
        steps = np.append(steps, np.asarray(x), axis=1)
    return steps

我收到以下错误：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

第while i < imax and delta_new > epsilon**2 * delta_0:行

有人可以告诉我我做错了什么吗？

Answer 1

delta_new是一个矩阵。没有为矩阵定义线性算术比较运算。您试图通过简单的标量比较将值矩阵与另一个值矩阵进行比较。 Python不知道如何从中给您一个T / F结果。

我怀疑您希望矩阵具有标量属性，例如行列式。

Answer 2

实际上，您有一个矩阵delta_new与另一个产生多个真值的矩阵epsilon**2 * delta_0进行比较。

具有多个真值，没有确定的是或否。

因此该条件可以使用.all（针对每个元素）或.any（针对每个元素）来解决这种多重性。

Answer 3

看起来delta_new和delta_0是Numpy数组，而Numpy不知道如何比较它们。

作为一个例子，假设您是否采用了两个随机的Numpy数组并尝试进行比较：

>>> a = np.array([1, 3, 5])
>>> b = np.array([5, 3, 1])
>>> print(a<b)
array([True, False, False])
>>> bool(a<b)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

您必须基本上“选择”如何将所有数组中所有值的比较折叠成一个布尔值。

>>> (a<b).any()
True

>>> (a<b).all()
False

NumPy错误：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

3 个答案: