ValueError: shapes (1000000,100) and (1000001,) not aligned: 100 (dim 1) != 1000001 (dim 0)

这个错误提示说明两个矩阵的维度不匹配，无法进行矩阵乘法运算。具体来说，第一个矩阵的维度是 (1000000, 100)，即 1000000 行，100 列；第二个矩阵的维度是 (1000001,)，即一个一维数组，长度为 1000001。这两个矩阵在进行乘法运算时，要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，但是这里第一个矩阵的列数是 100，而第二个矩阵的长度是 1000001，所以维度不匹配。

这个错误可能是在进行 np.dot(phi, w) 这一步时出现的，可以检查一下 phi 和 w 的维度是否匹配。phi 的维度应该是 (1000000, 2) 或者 (1000000, 3)，因为 phi 是由两个径向基函数矩阵和一个常数项矩阵拼接而成的，所以 phi 的列数应该是 2 或 3；w 的维度应该是 (2,) 或者 (3,)，因为 w 是两个或三个权重系数组成的一维数组。如果 phi 和 w 的维度不匹配，可以检查一下生成 phi 和 w 的代码是否有问题。

相关问题

ValueError: shapes (100,) and (400,100) not aligned: 100 (dim 0) != 400 (dim 0)

这个错误通常出现在矩阵乘法中，表示两个矩阵的维度不匹配，不能进行乘法运算。在这个错误中，第一个矩阵的形状是 (100,)，表示它是一个一维向量，第二个矩阵的形状是 (400, 100)，表示它是一个 400 行，100 列的二维矩阵。由于这两个矩阵的第 0 维维度不同，因此无法进行乘法运算。你需要重新检查这两个矩阵的形状，确保它们是兼容的。你可以使用 NumPy 库中的 dot 函数来执行矩阵乘法。

ValueError: shapes (2,) and (1,) not aligned: 2 (dim 0) != 1 (dim 0)

这个错误通常表示你在进行矩阵或向量运算时，两个数组的维度不一致。在这个例子中，你正在尝试将一个形状为 (2,) 的数组与一个形状为 (1,) 的数组进行运算，但是这两个数组的第一个维度的长度不同，因此无法对齐。

要解决这个问题，你需要确保你在进行矩阵或向量运算时，数组的维度是一致的。你可以使用 reshape() 函数来改变数组的形状，或者使用广播(broadcasting)机制使得两个数组的维度对齐。