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

这个错误通常是因为矩阵的形状不匹配导致的。在这种情况下，你尝试将一个形状为 (100, 100) 的矩阵与一个形状为 (1, 100) 的矩阵相乘，但是由于第一个矩阵的列数是 100，而第二个矩阵的行数也是 100，因此它们无法相乘。你需要确保矩阵相乘的维度是匹配的，例如，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。你可以使用 NumPy 的 `reshape()` 方法来调整矩阵的形状，以确保它们可以相乘。

相关问题

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

这个错误通常出现在矩阵乘法或者向量操作中，两个矩阵或向量的维度不匹配，无法完成操作。在您的情况下，一个形状为 (1,1) 的矩阵或向量无法与一个形状为 (100,1) 的矩阵或向量进行操作。

解决方法取决于具体情况，您需要检查您的代码并确保矩阵和向量的维度匹配。可能需要重新调整或重构代码以解决此问题。如果您需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

shapes (100,2) and (1,) not aligned: 2 (dim 1) != 1 (dim 0)

这个错误通常是由于在进行矩阵乘法或运算时，两个矩阵的维度不匹配引起的。在您的情况下，您有一个形状为(100,2)的矩阵和一个形状为(1,)的向量，您正在尝试执行某种运算，但是这两个形状无法对齐。

您需要检查您的代码，找出哪个运算导致了这个错误，并确保您的矩阵和向量的维度是一致的。也许您需要重新调整它们的形状或使用其他运算符来执行所需的操作。