当你做类似的事情时,为什么numpy不会抛出错误
np.ones((5,5)) + np.ones(5)
这种添加在线性代数中没有明确定义,它只花了我几个小时来追踪一个归结为这个的错误
最佳答案
np.ones((5,5)) + np.ones(5)
np.ones((5,5)) + np.ones(4) <- This would give a error.
因为np.ones(5)符合每一行的大小,所以它将逐行添加到每一行.
这就是numpy的工作方式.我不是线性代数模块.
这是一个如何做到的简短示例,这需要扩展,具有更多的逻辑和聪明.只是一个概念证明.
import numpy as np
class myMatrixClass(np.ndarray):
def __add__(self,val):
if (hasattr(val,'__iter__') and self.shape != val.shape):
print "not valid addition!"
else:
return super(myMatrixClass,self).__add__(val)
In [33]: A = myMatrixClass( shape=(5,5))
In [34]: A[:] = 1
In [35]: B = A + 1
In [36]: B
Out[36]:
myMatrixClass([[ 2.,2.,2.],[ 2.,2.]])
In [37]: C = A + np.ones(5)
not valid addition!
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