解决“ ValueError：操作数不能一起广播”

Question

下面的代码产生以下值错误。

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (8,8) (64,)

当我将“训练”数据集从10张图像扩展到100张时，它第一次出现。解释器似乎告诉我，我无法对这些数据点执行任何按坐标运算，因为其中一个坐标对缺少值。 我不能同意这一点。 不幸的是，我的解决方法尚未完全解决。 我试图插入一个if条件，然后插入一个continue语句（即，如果出现此特定坐标，则应从循环顶部继续）。 口译员不喜欢这个主意，并喃喃地说那句话的真实性没有我想像的那么干and。 它建议我尝试a.any（）或a.all（）。 我检查了两个示例，并尝试将有问题的坐标对放在括号中并代替“ a”。 两种方法都无济于事。 我没有意识到任何类似于C语言中用于排除不符合特定条件的输入的Python函数。 与类似问题有关的其他答案建议更改使用的数学方法，但是有人告诉我这是我的工作方式，因此我将其视为错误处理问题。

是否有人对如何处理此问题有任何见解？ 任何想法将不胜感激！

这是代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

digits = datasets.load_digits()
#print the 0th image in the image database as an integer matrix
print(digits.images[0])
#plot the 0th image in the database assigning each pixel an intensity of black
plt.figure()
plt.imshow(digits.images[0], cmap = plt.cm.gray_r, interpolation = 'nearest')
plt.show()
#create training subsets of images and targets(labels)
X_train = digits.images[0:1000]
Y_train = digits.target[0:1000]
#pick a test point from images (345)
X_test = digits.images[345]
#view test data point
plt.figure()
plt.imshow(digits.images[345], cmap = plt.cm.gray_r, interpolation = 'nearest')
plt.show()
#distance
def dist(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))

#expand set of test data
num = len(X_train)
no_errors = 0
distance = np.zeros(num)
for j in range(1697, 1797):
    X_test = digits.data[j]
    for i in range(num):
        distance[i] = dist(X_train[i], X_test)
    min_index = np.argmin(distance)
    if Y_train[min_index] != digits.target[j]:
        no_errors += 1
print(no_errors)

Answer 1

您需要向我们展示错误发生的位置，以及一些错误堆栈。

然后，您需要确定导致问题的阵列，并检查其形状。 实际上，错误告诉我们。 一个操作数是8x8 2d数组。 另一个具有相同数量的元素，但形状为1d。 您可能必须将一些变量追溯到您自己的代码。

只是为了说明问题：

In [381]: x = np.ones((8,8),int)
In [384]: y = np.arange(64)
In [385]: x*y
...
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (8,8) (64,) 
In [386]: x[:] = y
...
ValueError: could not broadcast input array from shape (64) into shape (8,8)

由于2个数组具有相同数量的元素，因此修复可能涉及重塑一个或另一个：

In [387]: x.ravel() + y
Out[387]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  5, ... 64])

或xy.reshape(8,8) 。

我的基本观点是，您需要了解数组形状的含义以及如何将不同形状的数组一起使用。 您不会“解决”该错误，而是要修复输入，以便它们“广播”兼容。

我认为问题不在于特定元素的值。

当您尝试在if上下文中测试数组时，会出现truth value错误。 if期望简单的True或False，而不是True / False值的数组。

In [389]: if x>0:print('yes')
....
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()