shapes (1780,444) and (2,10) not aligned: 444 (dim 1) != 2 (dim 0)
时间: 2023-11-29 13:04:17 浏览: 31
这个错误通常是由于矩阵乘法时矩阵的维度不匹配引起的。在这个错误中,矩阵 A 的形状为 (1780, 444),矩阵 B 的形状为 (2, 10)。由于矩阵乘法的规则是,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数,因此在这种情况下,无法将这两个矩阵相乘。
要解决这个问题,你需要检查你的代码,找出哪里出了问题。你可能会发现有一个错误的矩阵尺寸或者你没有正确地转置矩阵。可以通过调试或者打印相关的矩阵来查找错误。
相关问题
ValueError: shapes (1,) and (2,) not aligned: 1 (dim 0) != 2 (dim 0)
这个错误通常出现在进行矩阵或向量运算时,两个数组的形状不兼容。在这种情况下,一般是需要对其中一个数组进行重塑(reshape)或转置操作。
具体来说,你遇到的错误 `ValueError: shapes (1,) and (2,) not aligned: 1 (dim 0) != 2 (dim 0)` 提示了两个数组的形状不兼容,一个形状为`(1,)`,另一个形状为`(2,)`。这意味着它们的第0个维度不一致,无法进行运算。
你需要查看代码,找到哪两个数组在进行运算时发生了形状不兼容的情况,并且对其中一个数组进行重塑或转置操作,使得它们的形状匹配。
例如,如果你的代码中涉及到了矩阵乘法,你需要确保两个矩阵的列数和行数分别相等,才能进行乘法运算。如果两个矩阵的列数和行数不匹配,你可以使用`reshape`或`transpose`函数进行重塑或转置操作,使得它们的形状匹配。
ValueError: shapes (2,2) and (11,1) not aligned: 2 (dim 1) != 11 (dim 0)
这个错误通常是因为矩阵的维度不匹配导致的。在进行矩阵运算时,两个矩阵的维度必须满足一定的条件才能相乘。具体来说,如果矩阵A的形状为(m,n),矩阵B的形状为(n,p),则A和B可以相乘,得到一个形状为(m,p)的矩阵。
在你的代码中,出现了shapes (2,2) and (11,1) not aligned: 2 (dim 1) != 11 (dim 0)这个错误,说明两个矩阵的维度不满足相乘的条件。具体来说,可能是你的密钥矩阵的维度和明文矩阵的维度不匹配,或者是你的明文矩阵的形状和加密矩阵的形状不匹配。
你可以检查一下你的代码,确认矩阵的维度是否正确,然后尝试调整代码,使得两个矩阵的维度匹配,才能进行矩阵运算。
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