形状不匹配：索引数组无法与形状一起广播

Posted 2023-02-23

【中文标题】形状不匹配：索引数组无法与形状一起广播

【英文标题】：shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes

【发布时间】：2018-02-17 20:26:40

【问题描述】：

j=np.arange(20,dtype=np.int)
site=np.ones((20,200),dtype=np.int)
sumkma=np.ones((100,20))

[sumkma[site[x],x] for x in range(20)]

这可行，但我不想使用 for 循环。当我尝试时

sumkma[site[j],j]

我收到此错误：

IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (20,200) (20,)

如何修复错误？

【问题讨论】：

NumPy 广播将维度从右到左对齐，而不是从左到右。

这个错误一般是在混合numpy的索引方法时出现的，类似情况见this answer

【参考方案1】：

当使用其他整数类型的多维数组访问 numpy 多维数组时，用于索引的数组需要具有相同的形状。

如果可能的话，Numpy 会很高兴地广播 - 但要做到这一点，数组需要具有相同的维度，例如这行得通：

sumkma[site[j], j[:,np.newaxis]]

np.newaxis 导致j[:,np.newaxis] 是二维的（形状现在是(20,1)，而j 的形状是一维的(20,)）。现在有了可以广播到site[j]的形状：

>>> j.shape
(20,)
>>> site[j].shape
(20,200)
>>> j[:,np.newaxis].shape
(20,1)

索引数组的相同维度允许 numpy 广播它们以具有相同的形状(20,200)。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.indexing.html#indexing-multi-dimensional-arrays