ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,10) (100,)

这个错误通常是由于两个数组的形状不兼容导致的。在这种情况下，一个数组的形状是(100, 10)，另一个数组的形状是(100,)。要解决这个问题，你可以使用 NumPy 的广播功能来使两个数组的形状一致。

广播是一种 NumPy 的功能，它允许在某些条件下自动扩展数组的形状，使其与其他数组兼容。在这种情况下，你可以尝试将形状为(100,)的数组扩展为形状为(100, 1)的数组，然后再进行操作。

你可以使用 `np.newaxis` 或 `np.expand_dims()` 来扩展数组的维度。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设你有两个数组
array1 = np.random.rand(100, 10)
array2 = np.random.rand(100)

# 将形状为(100,)的数组扩展为形状为(100, 1)的数组
array2_expanded = np.expand_dims(array2, axis=1)

# 现在两个数组的形状相同，可以进行操作
result = array1 + array2_expanded

请注意，广播规则有一些限制，例如在某些情况下可能会引发错误。如果你的数据不适用于广播，你可能需要检查数据的形状并进行适当的转换，以确保两个数组的形状兼容。

相关问题

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,10,3) (10,10)

这个错误是因为你正在尝试将两个形状不同的数组进行广播运算。在这种情况下，一个数组的形状为(10,10,3)，另一个数组的形状为(10,10)。这意味着第一个数组具有三个维度，而第二个数组只有两个维度。要解决这个问题，你需要将两个数组的维度匹配起来，使它们具有相同的形状。你可以使用numpy中的reshape函数或者expand_dims函数来改变数组的形状，以便它们可以进行广播运算。

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,64) (100,32)

这个错误通常是由于两个数组的形状不兼容导致的。具体来说，你正在尝试对两个形状不同的数组执行广播操作。在广播操作中，较小的数组的形状会被扩展以匹配较大数组的形状，以便可以执行相应的操作。

在你的情况下，你正在尝试将形状为 (100, 64) 和 (100, 32) 的两个数组进行操作。这意味着这两个数组的第一个维度都是 100，但第二个维度分别是 64 和 32。这两个形状不兼容，因为无法将第二个维度从 32 扩展到 64。因此，你需要检查你的代码并确保所有操作的数组的形状是兼容的。