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

原因

这个错误通常出现在执行两个NumPy数组相加时，这意味着您想要执行向量和矢量加法，但是您需要做出一些改变，使得NumPy可以理解您的操作。

解决办法****

1.确认两个数组形状相同

这个错误可能是由于两个数组形状不一致导致的。NumPy只能在相同形状的数组之间执行相加操作。请确保要执行相加操作的两个数组的形状相同。

2.使用dot()函数

如果您想要执行向量和矢量加法，那么您需要使用dot()函数。当您使用dot()函数时，您可以在数组之间执行矩阵乘法，这将返回一个标量值。

3.使用reshape()函数

如果您有两个形状相同的数组，并且仍然收到此错误，那么您可以使用reshape()函数将它们转换为向量形状，并在执行相加操作之前执行它们。

4.使用astype()函数

如果您有两个不同的数据类型的数组，并且不希望更改数组的数据类型，则可以使用astype()函数将它们转换为相同的数据类型。

5.使用numpy.add()函数

最后，您可以使用numpy.add()函数执行向量和矢量加法。这个函数将两个数组作为参数，并使用所有值的和创建一个新数组。

示例代码：

import numpy as np

# 1. 确认两个数组形状相同
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
if a.shape == b.shape:
    c = a + b
    print(c)
else:
    print("These two arrays have different shapes.")

# 2. 使用dot()函数
d = np.dot(a, b)
print(d)

# 3. 使用reshape()函数
e = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
f = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
if e.shape == f.shape:
    e = e.reshape(e.size)
    f = f.reshape(f.size)
    g = e + f
    print(g.reshape((2, 3)))
else:
    print("These two arrays have different shapes.")

# 4. 使用astype()函数
h = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float)
i = np.array([4, 5, 6], dtype=np.int)
if h.dtype == i.dtype:
    j = h + i
    print(j)
else:
    k = h.astype(np.int) + i
    print(k)

# 5. 使用numpy.add()函数
l = np.array([1, 2, 3])
m = np.array([4, 5, 6])
n = np.add(l, m)
print(n)

输出：

[5 7 9]
32
[[ 8 10 12]
 [14 16 18]]
[5 7 9]
[5 7 9]

希望这篇文章可以帮助你解决问题。