错误使用 & 二进制数组操作的数组维度必须匹配。
时间: 2023-06-17 18:02:33 浏览: 226
解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题
这个错误通常是由于在进行二进制数组操作时,数组的维度不匹配导致的。
例如,如果你想要对两个二进制数组进行按位与(&)操作,但是这两个数组的维度不同,那么就会出现这个错误。
示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 0, 1], dtype=np.uint8)
b = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 1]], dtype=np.uint8)
c = a & b # 报错:ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,3)
```
在这个例子中,数组 `a` 的维度是 `(3,)`,而数组 `b` 的维度是 `(2, 3)`。因为这两个数组的维度不同,所以无法进行二进制与运算。
要解决这个错误,你需要确保进行二进制数组操作的数组维度匹配。可以使用 `reshape` 函数将数组的维度调整为相同的形状。
示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 0, 1], dtype=np.uint8)
b = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 1]], dtype=np.uint8)
a_reshaped = np.tile(a, (2, 1))
c = a_reshaped & b # 正确运行
```
在这个例子中,我们使用了 `tile` 函数将数组 `a` 复制了两次,并将其堆叠在一起,得到一个形状为 `(2, 3)` 的数组 `a_reshaped`。现在,`a_reshaped` 和 `b` 的维度相同,所以可以进行按位与运算。
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