numpy 划分的问题

Question

我正在尝试使用 numpy divide 对数组执行除法，我有两个数组，我将其命名如下：

log_norm_images = np.divide(diff_images, b_0)

我收到错误：

operands could not be broadcast together with shapes (96,96,55,64) (96,96,55).

这些分别是ndarrays的形状。

现在，在我的 python shell 中，我进行以下测试：

 x = np.random.rand((100, 100, 100))
 y = np.random.rand((100, 100))

和

np.divide(x, y)

运行没有任何错误。我不确定为什么这行得通，而不是我的情况。

Answer 1

您正在尝试同时广播 4 维数组和 3 维数组。基于 NumPy 的广播行为，只有当每个对应维度的维度相等或其中之一为 1 时，这才会成功。这就是它不匹配的原因：

Your 4-D array:  96 x 96 x 55 x 64
Your 3-D array:       96 x 96 x 55
                           ^     ^
                           Mismatching dimensions

如果您的 pad out/reshape 您的 3-D 阵列（我想它不再是 3-D）明确具有形状 (96, 96, 55, 1)，您的操作可能会起作用。然后它看起来像：

Your 4-D array:  96 x 96 x 55 x 64
Your 3-D array:  96 x 96 x 55 x 1
                                 ^
                                This is acceptable for the broadcast behavior

SciPy/NumPy 文档的 link 对此进行了更详细的介绍：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html

numpy 划分的问题

Problems with numpy divide

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