ValueError: shapes (1,9) and (10,5) not aligned: 9 (dim 1) != 10 (dim 0)

这个错误通常出现在矩阵乘法时，两个矩阵的维度不匹配。具体来说，左侧矩阵的列数必须等于右侧矩阵的行数，否则就会出现这个错误。

例如，如果你想将一个 `(1, 9)` 的向量与一个 `(10, 5)` 的矩阵相乘，你需要将向量重塑为一个 `(9, 1)` 的矩阵，以便它与右侧矩阵的行数匹配。

你可以检查你的代码，找出哪里出现了这个错误，然后确认矩阵和向量的维度是否正确。如果需要，你可以使用 `reshape()` 函数来重新调整矩阵或向量的形状。

相关问题

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。

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。