operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (4,)

这个错误通常发生在两个数组形状不兼容的情况下。根据您提供的错误信息，猜测可能是在计算`weighted_normalized_data`时出现了问题。请确保`weights`数组的形状与`data`数组的列数相匹配。

如果`weights`数组是一维数组，可以使用`np.newaxis`将其转换为二维数组，以便与`data`数组进行广播运算。例如：

weighted_normalized_data = normalized_data * weights[:, np.newaxis]

这样可以将`weights`数组从形状为`(4,)`转换为`(4,1)`，使其能够与形状为`(4,3)`的`normalized_data`数组进行广播运算。

如果您的`weights`数组已经是二维数组，那么请确保它的列数与`data`数组的列数相同。

请检查一下这些地方，看看是否能解决这个错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便我能够更好地帮助您。

相关问题

operands could not be broadcast together with shapes

这个错误通常表示在 numpy 数组上进行操作时，数组的形状不兼容。这可能是因为数组的维度不匹配，或者其中一个数组的形状不符合广播规则。

广播是 numpy 数组运算的一种机制，它允许在不同形状的数组上执行相同的运算。但是，为了进行广播，numpy 要求两个数组的形状必须满足一定的规则，否则就会出现 "operands could not be broadcast together with shapes" 的错误。

解决这个错误的方法通常是检查数组的形状，确保它们符合广播规则。如果需要，可以使用 numpy 的 reshape 方法来改变数组的形状，使其符合要求。另外，也可以使用 numpy 的 broadcasting 功能来手动控制广播行为，以保证运算能够正确执行。

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (4,)

This error occurs when you try to perform an operation (such as addition, subtraction, multiplication or division) on two arrays of different shapes, and these arrays cannot be broadcasted to have the same shape.

In this specific case, you have two arrays with different shapes: one has 3 elements, and the other has 4 elements. The error message indicates that these two arrays cannot be broadcasted together.

To fix this error, you can either reshape one of the arrays to match the shape of the other, or you can adjust the operation you are performing to work with arrays of different shapes. Alternatively, you can check if there is an issue with the data you are using to create the arrays, such as a missing or extra value.