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(5684)
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沙龙
1
回答
"
ValueError
:
shapes
(
1,4
)
和
(
1,4
)不
对齐
:
4
(
dim
1
) !=
1
(
dim
0
)“,
但
数组
大小
相同
python
、
arrays
、
numpy
import numpy as np a = arr[
0
:
1
] b = arr[
1
:2] c = arr[2:3] p
浏览 552
提问于2020-10-07
得票数 1
1
回答
numpy.dot(a,b)给出了相似矩阵乘法的错误结果
python
、
numpy
、
matrix
、
matrix-multiplication
设矩阵a,b为(
1
x
4
)维数的
1
,2,3,
4
。( can )矩阵如何与(Can)矩阵相乘?numpy是否会自动转换一个矩阵来
对齐
它们的形状,然后再进行乘法?
浏览 1
提问于2015-03-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
python中的矩阵点积
python
、
arrays
、
numpy
X = np.array([2,3,
4
,
4
])这是可行的 [200], [300],我理解这是因为它与
数组
维数的关系。但我不明白是怎么回事。请解释一下。
浏览 3
提问于2018-12-04
得票数 0
1
回答
用于求解方程的Python
数组
python
、
arrays
、
numpy
我的代码如下: c=gamma*p*(q[i-
1
]+q[i]) sol=np.linalg.solve(A,rhs[
0
])print('Simulation Complete我常用的编程语言,Matlab,有一种非常严格的处理
数组
的方法,就像数学一样,你必须小心
浏览 2
提问于2022-11-16
得票数 0
2
回答
Numpy dotproduct奇怪的行为
python
、
numpy
>> a = np.array([[
1
,2,3,
4
]])>> np.dot(a,b)
ValueError
:
shapes
(
1,4
) and (
1
,) not aligned:
4
(<
浏览 4
提问于2017-12-01
得票数 0
1
回答
将矩阵列与
数组
元素相乘
arrays
、
numpy
、
matrix
、
multiplication
我有这个矩阵: [
0
,
1
,
0
],这个
数组
:我想将每一行乘以
数组
元素: [
0
,
4
,
0
],[8, 20, 3]][[2,
4
, 6], [2, 2.5, 3]] 我该怎
浏览 0
提问于2018-01-16
得票数 0
1
回答
ValueError
:形状
和
不
对齐
:(
dim
2) !=
4
(
dim
0
)
python
、
arrays
、
pandas
、
dataframe
目前,我正在编写一个脚本,用于进行
数组
操作和建模计算。[-46.4671026803775], [-1.42758902156871]])))))) 在T2:
ValueError
:
shapes
(
1,4
,82832 )
和
(
4
,
1
)未
对齐
:82832 (
dim
2) !=
4
(
dim
0
)之后
浏览 2
提问于2022-05-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
矩阵和
数组
的Numpy点积是矩阵
numpy
、
python-3.7
当我更新到最近版本的numpy时,我的很多代码都失败了,因为现在每次我对一个矩阵
和
一个
数组
调用np.dot()时,它都会返回一个
1
xn矩阵,而不仅仅是一个
数组
。当我试图将新的向量/
数组
乘以一个矩阵时,这会导致一个错误。示例 A = np.matrix( [ [
4
,
1
,
0
,
0
], [
1
, 5,
1
,
0
], [
0
,
1
, 6, <e
浏览 0
提问于2019-05-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
由于形状问题,用多项式回归拟合模型不允许预测
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
data-science
5, 6, 7]).reshape(
1
, -
1
) return linreg 正在收到以下错误消息:错误发生在
浏览 0
提问于2017-10-16
得票数 0
回答已采纳
3
回答
当第二个元素是向量/
数组
时,Numpy矩阵乘法失败(“形状不
对齐
”)
python
、
numpy
当我将一个NxN数字矩阵乘以N个元素numpy
数组
时,就会发现一个错误,即形状没有
对齐
。from numpy import matrix,ones,eyeb = ones(3)同样,转换向量也不能解决这个问题。
浏览 0
提问于2018-09-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
具有多个分类特征的线性回归模型预测的单个数据
python
、
scikit-learn
、
prediction
我建立了一个线性回归模型来预测一个产品的销售数字,在我的例子中,我有5个特性,其中
4
个是绝对的。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderXnew = np.array([[2,2,14895,614,0.1]])我发现了一个错误:
ValueError
:形状(<
浏览 0
提问于2018-11-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
错误:形状(
1,4
)
和
(14,14)未
对齐
python
、
python-3.x
、
machine-learning
、
scikit-learn
所以我是机器学习的新手,对这个错误有点困惑:以下是完整的错误: 文件"/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/extmath.py",第140行,在safe_spars
浏览 0
提问于2017-12-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
生成权重
和
偏差的随机向量
和
矩阵
python
、
numpy
、
sigmoid
我正在尝试通过x
1
和
x2传感器了解火灾发生的可能性。为此,我试图为权重
和
偏差生成随机向量
和
矩阵,但我得到了一个错误。import numpy as np w
1
= np.random.rand(
4
,2)x = np.array([0.4, 0.32]) z
1
= np.dot(w
1
,x) + b<
浏览 22
提问于2019-11-19
得票数 1
回答已采纳
2
回答
numpy
数组
减法,为什么?
python
、
numpy
X(
4
)
和
y (
4
,
1
)的形状有什么区别,它们
不
都被当作向量处理吗?>>> x = np.array([
1
,2,3,
4
])>>> x.shape>>> y.shape>>> x>&g
浏览 1
提问于2015-10-29
得票数 4
回答已采纳
2
回答
经典ipv6地址的字符串表示形式
javascript
、
asp-classic
、
ipv6
因为Classic ASP
不
处理bigint值,所以我尝试使用Javascript函数来解决这个问题。 var bin = parseInt(it, 16).toString(2); while (bin.len
浏览 4
提问于2021-01-16
得票数 1
1
回答
线性回归的正规方程
python
、
numpy
、
machine-learning
、
linear-regression
我有以下X
和
y矩阵:对此,我想用正规方程方法计算线性回归方程θ的最佳值,方法如下:θ的结果应为: 188.400,0.3866,-56.128,-92.967,-3.737X=np.matrix([[
1
,
1
,
1
,
1
],[2104,1416,1534,852],[5,3,3,2],[
1
,2,2,
1
]相反,它会引发一个错误: 追溯(最近一次调用):theta=inv_
浏览 0
提问于2018-03-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
tensorflow tf.metrics
python-3.x
、
tensorflow
、
object-detection-api
我尝试了以下几种方法:但我得到以下错误:
ValueError
: Can not squeeze
dim
[
1
], expected a dimension of
1
, got
4
for 'precision/remove_squee
浏览 15
提问于2018-02-01
得票数 0
2
回答
从增加长度的嵌套列表中提取
r
、
list
、
indexing
鉴于以下清单:), .
Dim
= c(
1
L,
4
L), .Dimnames10039.1090555056, ""),
浏览 5
提问于2015-10-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在matlab中创建循环来转换矩阵的元素
matlab
、
loops
、
matrix
然后,创建一个循环,如果值为
0
,则将checkflip的每个元素转换为
1
,如果值为
1
,则将其转换为
0
。循环中的代码一次只能对checkflip的一个元素执行操作x=[
0
1
]; check=repmat([repmat(y,
1,4
);repmat(x,
1,4
)],
4
,
1
); 我尝试了下面的代码来解决我的问题,但
浏览 3
提问于2020-10-27
得票数 1
2
回答
设置为numpy
数组
分片时,如何禁用变大广播?
python
、
arrays
、
numpy
、
numpy-ndarray
如果x是NoBroadcastArray的实例,而arr是np.ndarray,那么我希望 x[slice] = arr 当且仅当arr.size与切片的
大小
匹配时,才能成功。succeedx[
1
:2, 3:
4
]= np.array([
1
,2]) # should fail -
1
浏览 43
提问于2019-02-21
得票数 4
回答已采纳
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