shapes (32,4) and (12,45) not aligned: 4 (dim 1) != 12 (dim 0)解决代码
时间: 2024-02-21 07:58:26 浏览: 28
这个错误通常是由于两个矩阵的维度不匹配所导致的。在这种情况下,一个矩阵的列数不等于另一个矩阵的行数。
要解决这个问题,你需要确保两个矩阵的维度匹配。你可以使用 numpy 库中的 reshape() 函数来重新调整矩阵的维度。
例如,如果你有两个矩阵 A 和 B,它们分别是 (32,4) 和 (12,45),你可以使用以下代码来调整它们的维度:
```python
import numpy as np
A = np.random.rand(32, 4)
B = np.random.rand(12, 45)
# 调整 A 的维度为 (4, 32)
A = np.transpose(A)
# 调整 B 的维度为 (45, 12)
B = np.transpose(B)
# 现在 A 和 B 的维度已经匹配了
C = np.dot(A, B)
```
在这个例子中,我们使用了 transpose() 函数来交换矩阵的行和列,以便使得矩阵的维度匹配。然后,我们使用 dot() 函数来计算两个矩阵的乘积。
当然,这只是一个例子,实际情况中你需要根据具体情况来调整矩阵的维度。
相关问题
shapes (32,4) and (12,45) not aligned: 4 (dim 1) != 12 (dim 0)所有解决代码
这个错误通常是由于两个矩阵的维度不匹配所导致的。在这种情况下,一个矩阵的列数不等于另一个矩阵的行数。
要解决这个问题,你需要确保两个矩阵的维度匹配。你可以使用 numpy 库中的 reshape() 函数来重新调整矩阵的维度,或者使用 transpose() 函数来交换矩阵的行和列。
例如,如果你有两个矩阵 A 和 B,它们分别是 (32,4) 和 (12,45),你可以使用以下代码来调整它们的维度:
```python
import numpy as np
A = np.random.rand(32, 4)
B = np.random.rand(12, 45)
# 调整 A 的维度为 (4, 32)
A = np.transpose(A)
# 调整 B 的维度为 (45, 12)
B = np.transpose(B)
# 现在 A 和 B 的维度已经匹配了
C = np.dot(A, B)
```
或者,你可以使用 reshape() 函数来调整矩阵的维度:
```python
import numpy as np
A = np.random.rand(32, 4)
B = np.random.rand(12, 45)
# 调整 A 的维度为 (4, 32)
A = A.reshape((4, 32))
# 调整 B 的维度为 (45, 12)
B = B.reshape((45, 12))
# 现在 A 和 B 的维度已经匹配了
C = np.dot(A, B)
```
在这两个例子中,我们都成功地调整了矩阵 A 和 B 的维度,使得它们可以相乘。然后,我们使用 dot() 函数来计算两个矩阵的乘积。
当然,这只是一个例子,实际情况中你需要根据具体情况来调整矩阵的维度。
shapes (4,5) and (4,5) not aligned: 5 (dim 1) != 4 (dim 0)
This error message occurs when trying to perform a mathematical operation between two arrays with incompatible shapes. In this case, the two arrays have shapes (4,5) and (4,5) respectively, meaning they both have 4 rows and 5 columns. However, the error message states that they are not aligned because the number of columns in the first array (5) does not match the number of rows in the second array (4).
To perform a mathematical operation between two arrays, they must have compatible shapes, meaning the number of columns in the first array must match the number of rows in the second array. To fix this error, either the shape of one of the arrays needs to be changed to match the other, or a different mathematical operation that is compatible with the current shapes must be used.
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