operands could not be broadcast together with shapes (4,) (14,)

这个错误通常是由于两个数组的形状不兼容导致的。具体来说，它表示其中一个数组的形状是(4,)，另一个数组的形状是(14,)，它们无法广播到相同的形状。

在 NumPy 中，广播是一种处理不同形状的数组的方法。当两个数组的形状不完全相同时，NumPy 会尝试使用广播规则将它们扩展到相同的形状。但是，如果两个数组无法广播到相同的形状，则会出现上述错误。

要解决这个问题，你需要检查你的代码并确定哪些数组具有不兼容的形状。然后，你可以使用 reshape、resize 或其他 NumPy 函数来改变数组的形状，以便它们可以广播到相同的形状。或者，你可以考虑使用循环或其他方法处理这些数组。

相关问题

operands could not be broadcast together with shapes

这个错误通常表示在 numpy 数组上进行操作时，数组的形状不兼容。这可能是因为数组的维度不匹配，或者其中一个数组的形状不符合广播规则。

广播是 numpy 数组运算的一种机制，它允许在不同形状的数组上执行相同的运算。但是，为了进行广播，numpy 要求两个数组的形状必须满足一定的规则，否则就会出现 "operands could not be broadcast together with shapes" 的错误。

解决这个错误的方法通常是检查数组的形状，确保它们符合广播规则。如果需要，可以使用 numpy 的 reshape 方法来改变数组的形状，使其符合要求。另外，也可以使用 numpy 的 broadcasting 功能来手动控制广播行为，以保证运算能够正确执行。

operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (4,)

这个错误通常发生在两个数组形状不兼容的情况下。根据您提供的错误信息，猜测可能是在计算`weighted_normalized_data`时出现了问题。请确保`weights`数组的形状与`data`数组的列数相匹配。

如果`weights`数组是一维数组，可以使用`np.newaxis`将其转换为二维数组，以便与`data`数组进行广播运算。例如：

weighted_normalized_data = normalized_data * weights[:, np.newaxis]

这样可以将`weights`数组从形状为`(4,)`转换为`(4,1)`，使其能够与形状为`(4,3)`的`normalized_data`数组进行广播运算。

如果您的`weights`数组已经是二维数组，那么请确保它的列数与`data`数组的列数相同。

请检查一下这些地方，看看是否能解决这个错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便我能够更好地帮助您。