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Numpy报”ValueError:all the input arrays must have same number of dimensions “的原因以及解决办法

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问题原因：
“ValueError: all the input arrays must have the same number of dimensions”这个错误一般是由于运算中数组的维度不匹配所导致的。这意味着，输入数组的形状不一致，或者部分数组维度的长度不同。

解决方法：
1. 检查数组形状：要保证所有参与运算的数组形状相同，可以使用numpy的array.shape属性来查看数组的形状，确保形状一致。如果形状不匹配，可以使用Numpy中的reshape()函数改变形状。

  1. 检查维数：如果出现维度不一致的问题，可以使用Numpy中的expand_dims()或squeeze()函数来扩展或压缩数组的维度，使所有数组的维度一致。

下面给出示例代码进行演示：

import numpy as np

# 定义两个数组，形状不同
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([1, 2, 3])

# 进行运算，抛出ValueError
c = a + b

# 判断a数组的形状
print(a.shape)   # (2, 2)

# 判断b数组的形状
print(b.shape)   # (3,)

# 修改b数组的形状
b = np.array([[1, 2, 3]])

# 进行运算，返回结果
c = a + b
print(c) # [[2 4]
         #  [4 6]]

# 判断c数组的形状
print(c.shape)  # (2, 2)

上面的例子中，当a数组和b数组进行加法运算时，抛出了“ValueError: all the input arrays must have the same number of dimensions”错误，因为a数组的形状是（2,2），而b数组的形状是（3,），维度不一致。我们可以通过修改b数组的形状，使其和a数组形状相同，从而解决问题。

如果数组形状一致，但仍然出现上述错误，那么可以使用Numpy中的expand_dims()函数将一个秩为n的数组，在axis维度处扩展为秩为n+1的数组，仍然保留原来的浅复制。

import numpy as np

# 定义两个形状相同的数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([1, 2])

# 将b数组使用expand_dims()函数在axis=1处扩展为(2,1)形状
b = np.expand_dims(b, axis=1)

# 进行运算，返回结果
c = a + b
print(c) # [[2 3]
         #  [5 6]]

# 判断c数组的形状
print(c.shape)  # (2, 2)

在这个例子中，我们使用expand_dims()函数在axis=1维度处对b数组进行扩展，使其形状和a数组形状一致，从而解决了维度不一致的问题。

除了修改数组形状之外，Numpy还提供了一些其他的函数，例如numpy.tile()、numpy.newaxis等等，也可以用于扩展、压缩数组维度，具体使用时可以根据需求选择合适的函数。

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