错误：ValueError: shapes (4,4) and (1,4) not aligned: 4 (dim 1) != 1 (dim 0)

最新推荐文章于 2024-02-20 20:54:24 发布

赤醒醒

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分类专栏：笔记文章标签： python numpy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wawjb/article/details/105868271

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在尝试使用numpy进行矩阵或数组运算时遇到ValueError，提示shapes (4,4)和(1,4)尺寸不匹配。解决方法是调整数据形状，例如通过reshape或transpose操作。该解决方案同样适用于其他类似情况。" 117610120,10540187,Android 集成FFmpeg库：引入与验证so文件,"['Android开发', 'C/C++', 'FFmpeg', '音视频开发']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在使用 numpy重点矩阵和 array数组相乘的时候，经常会发生这个错误，

import numpy as np
d = np.array([[5,6,7,8]])
c = np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[2,3,4,6]])
a = c.dot(d)
print(a)

错误：ValueError: shapes (4,4) and (1,4) not aligned: 4 (dim 1) != 1 (dim 0)

解决方法可以进行一定的转换：

import numpy as np
d = np.squeeze(np.array([[5,6,7,8]]))
c = np.squeeze(np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[2,3,4,6]]))
a = c.dot(d)
print(a)

也可应用于：

import numpy as np
d = np.squeeze(np.array([5,6,7,8]))
c = np.squeeze(np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6],[4,5,6,7],[2,3,4,6]]))
a = c.dot(d)
print(a)

结果相同：

[ 70 122 148 104]

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ValueError: shapes (24,1) and (3,) not aligned: 1 (dim 1) != 3 (dim 0)

Hello Word!

03-18

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报错分析：ValueError: shapes (5,5) and (4,1) not aligned: 5 (dim 1) != 4 (dim 0)

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torch.mm中参数dim0和dim1什么意思

weixin_35756624的博客

12-22

837

在 PyTorch 中，函数 torch.mm 用于计算两个矩阵的点乘(也称为矩阵乘法)。在调用该函数时，可以使用参数 dim0 和 dim1 来指定矩阵乘法运算中涉及哪些维度。具体来说： dim0 表示第一个矩阵中要参与矩阵乘法运算的维度。 dim1 表示第二个矩阵中要参与矩阵乘法运算的维度。例如，若要计算两个形状分别为 (2, 3, 4) 和 (4, 5, 6) 的矩阵的点乘，则可以调...

Python图片灰度处理问题导致报错ValueError: shapes (258,540,4) and (3,) not aligned: 4 (dim 2) != 3 (dim 0)

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python图片灰度处理问题

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05-25

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这个错误通常出现在矩阵乘法时，两个矩阵的维度不匹配。例如，如果你有一个 2x2 的矩阵 A 和一个 4x2 的矩阵 B，你不能将它们相乘，因为 A 的第二个维度是 2，而 B 的第一个维度是 4，它们不匹配。要解决这个问题...

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快速解决：ValueError: shapes (12,1) and (12,1) not aligned: 1 (dim 1) != 12 (dim 0)

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Legend105CC

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Activewaste

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ValueError: shapes (a,b) and (a,b) not aligned: b (dim 1) != a (dim 0)

qq_39235087的博客

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kuyecsl的博客

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ValueError: shapes (a,b) and (c,d) not aligned: b (dim 1) != c (dim 0)问题分析与解决方案