ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (64,3) (3,64)

这个错误通常出现在进行数组运算时，两个数组的形状不兼容。具体来说，这里的错误信息显示，两个数组的形状分别是(64,3)和(3,64)，无法进行广播计算。要解决这个问题，需要检查代码中进行数组运算的部分，看看是否有错误的形状匹配。可能需要调整数组的形状或者使用其他方法来进行计算。如果您能提供更多上下文和代码，我可以为您提供更具体的帮助。

相关问题

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.

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1,2) (3,)

这个错误通常在使用 NumPy 进行数组运算时出现，是因为数组的形状不兼容导致的。根据错误信息来看，你在进行数组广播运算时，发现无法将形状为 (1,2) 的数组和形状为 (3,) 的数组进行广播（即扩展）运算。

要解决这个问题，你可以考虑以下几个方面：

1. 检查数组的形状：确保两个数组的形状是兼容的。可以使用 NumPy 的 `shape` 属性来查看数组的形状，确保它们具有相同的维度或者可以在某些维度上扩展。

2. 使用 NumPy 函数进行广播运算：如果你确实需要对形状不同的数组进行运算，可以使用 NumPy 的广播功能来自动扩展数组的形状。可以使用 `numpy.newaxis` 或 `numpy.expand_dims` 来添加新的维度，或者使用 `numpy.reshape` 来改变数组的形状。

3. 显式地进行形状转换：如果你确定两个数组的形状无法通过广播运算兼容，你可能需要显式地改变其中一个数组的形状，使其与另一个数组匹配。可以使用 NumPy 的 `reshape` 函数来改变数组的形状。

希望以上提供的建议对解决这个问题有所帮助！如有更多问题，请随时提问。