Python ValueError:操作数无法与形状（3，）（100，）一起广播

我有一项任务需要解决：

接口

def圆形坡度（坡度）：
#在这里插入您的代码
回程坡度

输入参数

等级

：一个向量（每个元素是介于−3和12）

返回值

gradesRounded

：一个向量（每个元素都是7步标度上的一个数字）

描述 该函数必须对向量等级中的每个元素进行四舍五入，并返回7步刻度上最接近的等级：

7级：12级10级7级4级02 00−3.

例如，如果函数获取向量[8.2，-0.5]作为输入，则必须返回四舍五入的坡度[7,0]，这是放坡比例上最接近的数字

我尝试了以下代码：

将numpy导入为np
def圆形等级（等级）：
trueGrades=np.数组（[12,10,7,4,2,0，-3]）
矩阵=np.数组（[trueGrades，（len（grades）），1]）
指数=np.argmin（np.abs（矩阵T-等级），轴=0）
gradesRounded=trueGrades[索引]
回程坡度

当我逐行运行代码时，出现以下错误：

index = np.argmin(np.abs(matrix.T - grades), axis=0)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (100,) 

---

如何解决此问题？

通常，调试代码的第一种方法应该是打印中间结果和相关元数据（如数组形状）。错误消息还应该告诉您，您的中间数组没有您期望的形状

也就是说，您的代码有几个问题

matrix=np.array（[trueGrades，（len（grades）），1]）

这条线并不像你想象的那样。您在这里所做的就是创建一个新数组，其中包含

[12,10,7,4,2,0，-3,7,1]

（通过将

len（grades）

和1添加到

trueGrades

数组中）

我假设您真正想要的是通过添加单例维度来重塑

trueGrades

。可以这样做：

matrix=trueGrades.重塑（-1,1）#矩阵具有形状（len（trueGrades），1）

然后，为了使广播正常工作，您的

等级

向量需要相同数量的维度（2），因此您也需要对其进行重塑：

grades=grades.重塑（-1,1）

那么，以下方法很好：

def圆形坡度（坡度）：
trueGrades=np.数组（[12,10,7,4,2,0，-3]）
矩阵=trueGrades。重塑（-1，1）
等级=等级。重塑（-1，1）
指数=np.argmin（np.abs（矩阵T-等级），轴=1）
gradesRounded=trueGrades[索引]
回程坡度

圆度（np.arange（-5,15）） [-3 -3 -3 -3 0 0 2 2 4 4 4 7 7 7 10 10 12 12 12 12]

---

通常，调试代码的第一种方法应该是打印中间结果和相关元数据（如数组形状）。错误消息还应该告诉您，您的中间数组没有您期望的形状

也就是说，您的代码有几个问题

matrix=np.array（[trueGrades，（len（grades）），1]）

这条线并不像你想象的那样。您在这里所做的就是创建一个新数组，其中包含

[12,10,7,4,2,0，-3,7,1]

（通过将

len（grades）

和1添加到

trueGrades

数组中）

我假设您真正想要的是通过添加单例维度来重塑

trueGrades

。可以这样做：

matrix=trueGrades.重塑（-1,1）#矩阵具有形状（len（trueGrades），1）

然后，为了使广播正常工作，您的

等级

向量需要相同数量的维度（2），因此您也需要对其进行重塑：

grades=grades.重塑（-1,1）

那么，以下方法很好：

def圆形坡度（坡度）：
trueGrades=np.数组（[12,10,7,4,2,0，-3]）
矩阵=trueGrades。重塑（-1，1）
等级=等级。重塑（-1，1）
指数=np.argmin（np.abs（矩阵T-等级），轴=1）
gradesRounded=trueGrades[索引]
回程坡度

圆度（np.arange（-5,15）） [-3 -3 -3 -3 0 0 2 2 4 4 4 7 7 7 10 10 12 12 12 12]

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尝试打印出

矩阵

和

等级

的形状……这是因为函数定义中

矩阵

的形状是3行1列。传递到函数中的

等级

是100，它们应该具有相同的大小以进行算术运算，如矩阵。T-gradesTry打印出

矩阵

和

等级

的形状…这是因为函数定义中的

矩阵

的形状是3行1列。传递到函数中的

等级

是100，它们应该具有相同的大小以进行算术运算，如matrix.T-grades