怎么解决 File "<__array_function__ internals>", line 200, in broadcast_arrays File "D:\Python-3.8\lib\site-packages\numpy\lib\stride_tricks.py", line 540, in broadcast_arrays shape = _broadcast_shape(*args) File "D:\Python-3.8\lib\site-packages\numpy\lib\stride_tricks.py", line 422, in _broadcast_shape b = np.broadcast(*args[:32]) ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape. Mismatch is between arg 0 with shape (4,) and arg 1 with shape (3,).

你可以通过改变数组的形状来解决这个问题，使它们能够被广播到相同的形状。例如，你可以使用 `numpy.newaxis` 来为形状为 (4,) 的数组添加一个新的维度，使其变为形状为 (4, 1) 的二维数组，然后再进行广播操作。示例如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([1, 2, 3])

a = a[:, np.newaxis]  # 将 a 转换为形状为 (4, 1) 的二维数组
c = a + b             # 进行广播操作

print(c)

输出结果为：

array([[2, 3, 4],
       [3, 4, 5],
       [4, 5, 6],
       [5, 6, 7]])

这里将数组 a 转换为形状为 (4, 1) 的二维数组后，就可以和形状为 (3,) 的数组 b 进行广播操作了。

相关问题

File "<__array_function__ internals>", line 180, in concatenate numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 394. MiB for an array with shape (103219200,) and data type float32

这是一个内存错误，它表示你的程序尝试分配太多内存，系统无法满足请求。这通常发生在处理大型数据集时，尤其是当你使用numpy中的concatenate函数时。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 使用更大的内存来运行程序。

2. 使用分布式系统或云计算平台来处理大型数据集。

3. 优化代码，尽量减少内存使用。

4. 使用生成器而不是列表来处理数据，避免一次性将整个数据集加载到内存中。

5. 分块处理数据，一次只处理一部分数据，而不是整个数据集。

File "<__array_function__ internals>", line 6, in concatenate ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 3 dimension(s) and the array at index 1 has 4 dimension(s)

这个错误提示很明显是因为在使用numpy.concatenate()函数时，两个数组的维度不一致导致的。请检查你的代码，确保两个数组具有相同的维度。你可以通过numpy.reshape()函数来改变数组的维度，使它们匹配。例如，如果第一个数组是一个3维数组，你可以使用reshape函数将其变为一个4维数组，然后再与另一个4维数组进行拼接。