ValueError: операнды не могут транслироваться вместе с фигурами (2501,201) (2501,)

Я новичок в Python, так что будьте любезны.

Я пытаюсь сравнить два массива Numpy с функцией np.logical_or. Когда я запускаю приведенный ниже код, на
появляется ошибка. Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2) линия с указанием

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2501,201) (2501,)

data = 1st Array

data2 = 2nd Array

Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)

Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)

Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)

print(Percentile)

Я проверил форму обоих массивов, и они оба имеют одинаковую форму (2501,201)(2501,201). Поэтому я изо всех сил пытаюсь понять, почему возникает эта ошибка, любая помощь будет принята с благодарностью.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
792
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вам нужно добавить измерение (используя [:, None] для Per1 и Per2, чтобы сделать их транслируемыми для данных.

Percentile = np.logical_or(data2 > Per1[:, None], data2 < Per2[:, None])

Вот и все. Большое спасибо.

C J Student 18.07.2018 17:19

Если вы проверите форму Per1 или Per2, вы увидите, что его значение - (2501,) (поскольку вы берете процентиль по оси 1), поэтому оба этих выражения data2 > Per1, data2 < Per2 выдают ошибку, чтобы ваш код работал с вами. необходимо сделать оба операнда совместимой формы с помощью reshape, который превратит ваши векторы-строки в векторы-столбцы:

Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1).reshape(-1, 1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1).reshape(-1, 1)

Другие вопросы по теме