Question

如果我跑步：

x = np.zeros(6)
y = np.zeros([7, 6])
z = y * x

然后一切都很好，并且没有Python错误。

但是，我正在使用一个包含一个函数（如果bar调用）的Python模块（如果foo调用），该模块返回一个7x6的NumPy数组。它具有与上述y相同的形状，并且具有相同的数据类型（float64）。但是当我运行以下命令时：

x = np.zeros(6)
y = foo.bar()
z = y * x

我收到以下错误：

ValueError: shapes (7,6) and (1,6) not aligned: 6 (dim 1) != 1 (dim 0)

但是据我所知，y在这两个示例中是完全相同的格式，具有相同的形状和数据类型。是什么导致此错误，为什么在第一个示例中没有导致此错误？

Answer 1

我不知道您正在运行哪个版本，但是我正在Python 3上运行1.16.3版本。

在我看来，您对x的定义与示例代码段中的定义不同。您似乎将其定义为6x1矩阵，而不是“矢量”，在Numpy上它被认为只有一维。尝试将y乘以np.zeros([6,1])，您会看到错误。

底线是：

在调试时大量使用.shape属性，这在进行矩阵乘法时非常有用。

Answer 2

In [446]: x = np.zeros(6) 
     ...: y = np.zeros([7, 6]) 
     ...: z = y * x                                                                                    
In [447]: z.shape                                                                                      
Out[447]: (7, 6)

在这里，我们正在进行元素级乘法，即（7,6）与（6，）。通过广播（6，）变为（1,6），然后变为（7,6）以匹配y。

显然在foo.bar情况下，y是np.matrix子类：

In [454]: y1 = np.matrix(y)                                                                            
In [455]: y1*x                                                                                         
---...
    219             # This promotes 1-D vectors to row vectors
--> 220             return N.dot(self, asmatrix(other))
...
ValueError: shapes (7,6) and (1,6) not aligned: 6 (dim 1) != 1 (dim 0)

请注意y1的不同显示：

In [456]: y1                                                                                           
Out[456]: 
matrix([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

将np.matrix中的*定义为np.dot，即矩阵乘积。 x也将转换为np.matrix，从而生成（1,6）矩阵。该错误消息来自矩阵乘法的定义。

np.multiply可以用于强制逐元素乘法。注意结果的类别：

In [458]: np.multiply(y1,x)                                                                            
Out[458]: 
matrix([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

不鼓励像这样的np.matrix这样的混乱。

NumPy错误，指出矩阵未对齐

2 个答案: