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
时间: 2024-01-25 14:04:31 浏览: 81
PL_logdist_or_norm.zip_path loss Matlab_site:www.pudn.com_对数正态衰落
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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。
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