norm = np.sum(np.dot(mf_norm[:, j, :],self.params['out_params'][k * (self.n + 1):(k + 1) * (self.n + 1)]) ,axis=1, keepdims=True)出现shapes (32,4) and (12,) not aligned: 4 (dim 1) != 12 (dim 0)修正

这个错误提示是因为矩阵的形状不匹配。在这个表达式中，第一个矩阵的形状是(32,4)，而第二个矩阵的形状是(12,)。这意味着它们无法相乘，因为它们的维度不对齐。

要解决这个问题，你需要修改其中一个矩阵的形状，使得它们可以相乘。具体来说，你可以将第二个矩阵的形状改为(12,1)，从而使得它变成一个列向量。你可以使用np.reshape()函数来实现这一点，例如：

second_matrix = np.reshape(second_matrix, (12,1))

然后，你就可以将这两个矩阵相乘，得到一个形状为(32,1)的结果：

result = np.dot(first_matrix, second_matrix)

请注意，此处的第二个矩阵应该是你需要修改形状的那个矩阵。

相关问题

完善以下代码norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) '''print(mf_out) print(norm)''' # mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm.append(mf_norm) #mf_norm = mf_out / norm '''print(mf_norm)''' # Flatten normalized MFs for input to output layer flat = mf_norm.reshape(len(X_batch), -1)

好的，如果您想要在计算 `mf_norm` 时，将除数为 0 的元素替换为 1，可以使用如下代码：

import numpy as np

norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)
mf_norm = np.divide(mf_out, np.where(norm == 0, 1, norm))
my_norm = []
for i in range(len(norm)):
    if norm[i] == 0:
        my_norm.append(np.zeros_like(mf_out[i]))
    else:
        my_norm.append(mf_norm[i])

flat = np.array(my_norm).reshape(len(X_batch), -1)

上述代码中，我们首先计算了 `norm`，然后使用 `np.where()` 函数判断 `norm` 中是否有元素为 0，如果是，则将其替换为 1，否则不作处理。接着，使用 `np.divide()` 函数计算 `mf_norm`，并保存到一个新的列表 `my_norm` 中。在循环中，我们使用 `range(len(norm))` 来遍历 `norm` 中的每个元素，如果该元素为 0，则将一个与 `mf_out` 相同形状的全零数组添加到 `my_norm` 中，否则将 `mf_norm` 中对应位置的元素添加到 `my_norm` 中。

最后，使用 `np.array()` 将 `my_norm` 转换为 NumPy 数组，并使用 `reshape()` 函数将其展平为二维数组 `flat`，以便进行下一步的操作。

norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) mf_norm = mf_out / norm怎么用mf_nore=mf_out/norm重新表示

可以将上述两行代码重新表示为：

mf_norm = np.divide(mf_out, np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True))

在这个表达式中，`np.divide()` 函数与 `/` 运算符的作用是一样的，用于计算 `mf_out` 和 `np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 的逐元素除法。`np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 表示对 `mf_out` 沿着第三个维度（即轴 `2`）进行求和，保留维度，得到一个形状为 `(m, n, 1)` 的数组，其中 `m` 和 `n` 分别表示 `mf_out` 的前两个维度的长度。然后，将 `mf_out` 与这个数组进行逐元素除法，得到一个形状与 `mf_out` 相同的数组 `mf_norm`，它表示将 `mf_out` 沿着第三个维度进行归一化后的结果。

需要注意的是，在使用 `np.divide()` 函数时，如果两个数组的形状不匹配，会自动进行广播规则对齐。在上述表达式中，由于 `np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)` 的形状与 `mf_out` 的前两个维度相同，因此可以直接进行逐元素除法，无需进行额外的形状转换。