使用summary打印出错:shapes (5,2) and (5,2) not aligned: 2 (dim 1) != 5 (dim 0)
时间: 2023-12-09 10:03:35 浏览: 66
这个错误可能是因为数据集 y 的列数不正确导致的。根据代码中的分析,y 应该包含两个目标变量 'income' 和 'height',因此它应该是一个形状为 (n,2) 的数组,其中 n 是样本数。但是,如果 y 的形状与此不符,就会出现上述错误。
你可以检查一下 y 的形状,看看它是否正确。另外,还可以检查一下数据集中是否存在缺失值或其他格式问题,这些问题也可能导致上述错误。如果需要更具体的帮助,请提供更多上下文信息。
相关问题
ValueError: shapes (2,2) and (11,1) not aligned: 2 (dim 1) != 11 (dim 0)
这个错误通常是因为矩阵的维度不匹配导致的。在进行矩阵运算时,两个矩阵的维度必须满足一定的条件才能相乘。具体来说,如果矩阵A的形状为(m,n),矩阵B的形状为(n,p),则A和B可以相乘,得到一个形状为(m,p)的矩阵。
在你的代码中,出现了shapes (2,2) and (11,1) not aligned: 2 (dim 1) != 11 (dim 0)这个错误,说明两个矩阵的维度不满足相乘的条件。具体来说,可能是你的密钥矩阵的维度和明文矩阵的维度不匹配,或者是你的明文矩阵的形状和加密矩阵的形状不匹配。
你可以检查一下你的代码,确认矩阵的维度是否正确,然后尝试调整代码,使得两个矩阵的维度匹配,才能进行矩阵运算。
ValueError: shapes (2,2) and (4,2) not aligned: 2 (dim 1) != 4 (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。例如,如果你有一个 2x2 的矩阵 A 和一个 4x2 的矩阵 B,你不能将它们相乘,因为 A 的第二个维度是 2,而 B 的第一个维度是 4,它们不匹配。
要解决这个问题,你需要查看你的代码,找到哪里出错了。可能需要检查你的矩阵维度是否正确,或者是否进行了正确的矩阵乘法操作。你还可以尝试使用 NumPy 中的 dot 函数来执行矩阵乘法,它可以自动处理维度不匹配的情况。
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