operands could not be broadcast together with shapes (0,) (4,)

这个错误提示意味着你在进行广播操作时，无法将形状为 (0,) 和 (4,) 的操作数进行广播。

广播是一种在不同形状的数组之间执行运算的机制。在广播过程中，较小的数组会根据一定的规则进行复制，以匹配较大数组的形状，从而使它们具有相同的形状，并可以进行元素级别的运算。

然而，在你的情况下，形状为 (0,) 和 (4,) 的数组无法进行广播操作，因为它们的形状不兼容。要解决这个问题，你需要确保进行广播操作的两个数组具有兼容的形状。

可能的原因之一是其中一个数组为空，即具有形状 (0,)。你可以检查一下这个数组是否正确初始化或者是否在使用之前被修改为空数组。

另外，你也可以检查一下你的广播操作是否正确，确保你正在对正确的数组进行广播。

如果你能提供更多关于你的代码和具体操作的信息，我可以给予更详细的帮助。

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。

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。