ValueError: shapes (100,) and (400,100) not aligned: 100 (dim 0) != 400 (dim 0)

这个错误通常出现在矩阵乘法中，表示两个矩阵的维度不匹配，不能进行乘法运算。在这个错误中，第一个矩阵的形状是 (100,)，表示它是一个一维向量，第二个矩阵的形状是 (400, 100)，表示它是一个 400 行，100 列的二维矩阵。由于这两个矩阵的第 0 维维度不同，因此无法进行乘法运算。你需要重新检查这两个矩阵的形状，确保它们是兼容的。你可以使用 NumPy 库中的 dot 函数来执行矩阵乘法。

相关问题

ValueError: shapes (1000000,100) and (1000001,) not aligned: 100 (dim 1) != 1000001 (dim 0)

这个错误提示说明两个矩阵的维度不匹配，无法进行矩阵乘法运算。具体来说，第一个矩阵的维度是 (1000000, 100)，即 1000000 行，100 列；第二个矩阵的维度是 (1000001,)，即一个一维数组，长度为 1000001。这两个矩阵在进行乘法运算时，要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，但是这里第一个矩阵的列数是 100，而第二个矩阵的长度是 1000001，所以维度不匹配。

这个错误可能是在进行 np.dot(phi, w) 这一步时出现的，可以检查一下 phi 和 w 的维度是否匹配。phi 的维度应该是 (1000000, 2) 或者 (1000000, 3)，因为 phi 是由两个径向基函数矩阵和一个常数项矩阵拼接而成的，所以 phi 的列数应该是 2 或 3；w 的维度应该是 (2,) 或者 (3,)，因为 w 是两个或三个权重系数组成的一维数组。如果 phi 和 w 的维度不匹配，可以检查一下生成 phi 和 w 的代码是否有问题。

ValueError: shapes (10,) and (2,1) not aligned: 10 (dim 0) != 2 (dim 0)

这个错误通常是由于矩阵的维度不匹配导致的。在计算矩阵乘法时，两个矩阵的维度必须满足一定的条件。例如，如果矩阵A的维度为(m, n)，矩阵B的维度为(n, p)，那么它们可以相乘，结果矩阵C的维度为(m, p)。

在这个错误中，你尝试将一个形状为(10,)的向量与一个形状为(2,1)的矩阵相乘，这两个维度不匹配。你需要检查你的代码，找出哪些地方导致了这种维度不匹配，然后进行相应的修改。