ValueError：操作数不能与形状一起广播

Question

我有一个形状为（6,2）的Numpy数组，

a = array([[1, 2, 3, 3, 2, 1],
           [4, 5, 6, 7, 8, 9]])

我想使用np.power(a, [-6,-8])将数组的每个元素提高到两个不同的幂（-6，-8） np.power(a, [-6,-8])但这会引发ValueError: operands could not be broadcast together with shapes 。 我怎样才能做到这一点？ 谢谢！

Answer 1

您是否要获取此信息：

>>> a = np.array([[1, 2, 3, 3, 2, 1], [4, 5, 6, 7, 8, 9]], dtype=float)
>>> np.array([np.power(a, -6), np.power(a, -8)])
array([[[  1.00000000e+00,   1.56250000e-02,   1.37174211e-03,
           1.37174211e-03,   1.56250000e-02,   1.00000000e+00],
        [  2.44140625e-04,   6.40000000e-05,   2.14334705e-05,
           8.49985975e-06,   3.81469727e-06,   1.88167642e-06]],
       [[  1.00000000e+00,   3.90625000e-03,   1.52415790e-04,
           1.52415790e-04,   3.90625000e-03,   1.00000000e+00],
        [  1.52587891e-05,   2.56000000e-06,   5.95374181e-07,
           1.73466526e-07,   5.96046448e-08,   2.32305731e-08]]])

权力不是那样的。 根据内置文档，您可以

1. 将整个数组提升为一个幂，如np.power(a, 3) ，或
2. 用np.power(a, b)的不同幂提高一个数组，其中b是形状与a相同的数组，或者

3. 将一个数组提高到许多幂，如np.power(a, b) ，其中b“至少”具有a的形状，并且额外的维度包含不同的幂（据我所知，无论如何）。 因此，对于您的情况，以下结果也会产生相同的结果：

    >>> b = np.array([-6 * np.ones(a.shape), -8 * np.ones(a.shape)]) >>> b array([[[-6., -6., -6., -6., -6., -6.], [-6., -6., -6., -6., -6., -6.]], [[-8., -8., -8., -8., -8., -8.], [-8., -8., -8., -8., -8., -8.]]]) >>> np.power(a, b)