错误使用 - 二进制数组操作的数组维度必须匹配。

这个错误通常发生在进行二进制数组操作时，比如位运算或者按位操作时，两个数组的维度不匹配。比如一个数组是一维数组，另一个数组是二维数组，或者两个数组的长度不同。要解决这个问题，你需要确保进行二进制数组操作的两个数组的维度必须相同，长度也必须相同。如果数组长度不同，你需要对数组进行扩展或者缩小，以使它们的长度相同。如果一个数组是一维数组，另一个数组是二维数组，你需要将一维数组转换成二维数组，或者将二维数组转换成一维数组，以使它们的维度相同。

相关问题

错误使用 & 二进制数组操作的数组维度必须匹配。

这个错误通常是由于在进行二进制数组操作时，数组的维度不匹配导致的。

例如，如果你想要对两个二进制数组进行按位与（&）操作，但是这两个数组的维度不同，那么就会出现这个错误。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 0, 1], dtype=np.uint8)
b = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 1]], dtype=np.uint8)

c = a & b # 报错：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,3) 

在这个例子中，数组 `a` 的维度是 `(3,)`，而数组 `b` 的维度是 `(2, 3)`。因为这两个数组的维度不同，所以无法进行二进制与运算。

要解决这个错误，你需要确保进行二进制数组操作的数组维度匹配。可以使用 `reshape` 函数将数组的维度调整为相同的形状。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 0, 1], dtype=np.uint8)
b = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 1]], dtype=np.uint8)

a_reshaped = np.tile(a, (2, 1))
c = a_reshaped & b # 正确运行

在这个例子中，我们使用了 `tile` 函数将数组 `a` 复制了两次，并将其堆叠在一起，得到一个形状为 `(2, 3)` 的数组 `a_reshaped`。现在，`a_reshaped` 和 `b` 的维度相同，所以可以进行按位与运算。

错误使用 - 二进制数组操作的数组维度必须匹配。 出错 fcm1 (line 29) distance=IMM-c;

这个错误通常意味着您正在尝试对不同维度的数组执行二进制操作。在这种情况下，您可能需要检查您的代码，以确保您正在使用正确的数组尺寸和维度。

在您的代码中，看起来有一个名为`fcm1`的函数，在第29行尝试执行一个二进制操作，但是数组维度不匹配。具体来说，`IMM`和`c`数组的维度可能不同，导致无法执行操作。您可以尝试打印这两个数组的维度，以便更好地理解问题所在。然后，您可以尝试调整数组的维度或更改代码中的操作，以确保它们匹配。