Numpy报”TypeError:unsupported operand type(s)for-:’numpy.ndarray’and’int’ “的原因以及解决办法

目录

• 错误原因：在数组中使用非数组操作
• 解决办法
• 错误原因：使用不同形状的数组进行操作
• 解决办法
• 错误原因：使用不同的数据类型进行操作
• 解决办法

这个错误通常意味着你把numpy数组和整数进行了非法的操作。下面是一些常见的原因和对应的解决办法来解决这个错误。

错误原因：在数组中使用非数组操作

如果您的代码旨在执行非数组操作，例如将整数从数组中减去，则会收到此错误。例如，以下代码将返回上述错误：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = a - 1

本例中，代码尝试用整数1从数组a中减去，从而触发了此错误。

解决办法

正确的写法是使用numpy函数进行操作，例如：

b = np.subtract(a, 1)

或者直接使用数组运算符：

b = a - np.array([1, 1, 1])

这将返回一个新数组，每个元素都从1中减去1。

错误原因：使用不同形状的数组进行操作

当您尝试使用不同形状的数组执行操作时，也会发生此错误。例如，以下代码将返回错误：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])

c = b - a

本例中，代码尝试将一个形状为(2, 2)的数组b，减去一个形状为(3,)的数组a，从而触发了此错误。

解决办法

确保您的数组具有相同的形状或尺寸，或者使用广播规则运算数组。

c = b - np.reshape(a, (3, 1))

或者可以直接使用广播：

c = b - a[:, np.newaxis]

这将使用广播规则将数组a转换为形状为(3, 1)的数组，然后执行相减操作。

错误原因：使用不同的数据类型进行操作

当您尝试将不同数据类型的数组进行操作时，也会触发此错误。例如，以下代码将返回错误：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
c = a - b

本例中，代码尝试将整数数组a中的元素减去浮点数数组b中的元素，从而触发了此错误。

解决办法

确保您的操作使用具有相同数据类型的数组：

c = a - np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32)

或者将整数数组转换为浮点数数组：

c = np.array(a, dtype=np.float32) - b

这些解决办法可以帮助您避免此错误，并在numpy中正确地使用数组运算。