Last 2 dimensions of the array must be square是什么意思

这个错误通常出现在进行矩阵运算时，矩阵的最后两个维度不是方阵（即行数和列数不相等），导致无法进行矩阵乘法或者求逆等操作。具体来说，如果一个二维数组 `arr` 的形状为 `(m, n)`，那么 `arr` 的最后两个维度就是 `arr[:, :]`，它们的长度分别为 `n` 和 `m`。如果 `n` 不等于 `m`，那么就无法进行矩阵运算，会出现类似 "Last 2 dimensions of the array must be square" 的错误提示。

例如，假设有一个形状为 `(3, 4, 5)` 的三维数组 `arr`，如果想要对 `arr` 的最后两个维度进行矩阵运算，需要先取出 `arr` 的最后两个维度，然后判断它们是否为方阵，代码如下：

import numpy as np

arr = np.random.rand(3, 4, 5)

# 取出最后两个维度
last_two_dims = arr[:, :]

# 判断是否为方阵
if last_two_dims.shape[-2] != last_two_dims.shape[-1]:
    raise ValueError("Last 2 dimensions of the array must be square")

在上面的代码中，`last_two_dims` 的形状为 `(4, 5)`，因此可以通过判断 `last_two_dims` 的最后两个维度是否相等来判断是否可以进行矩阵运算。如果最后两个维度不相等，就会抛出一个 ValueError 异常，提示 "Last 2 dimensions of the array must be square"。