Numpy 如何修复ValueError：形状为（2,1）的不可广播输出操作数不'；与广播形状（2,2）错误不匹配？

我正在尝试训练一个神经网络，但我在这一点上卡住了，我应该得到和（2,1）数组，但代码一直给我带来一个（2,2）数组

尝试转置矩阵或将（1，）数组设为标量（v[0]）都不起作用

这是我遇到问题的代码示例：

import numpy as np

a = np.array([[0.3],[-0.1]])
b = np.zeros(a.shape)
c=np.array([ 0.5249765])
d=np.array([ 0.4850045,   0.45512111])
y = np.array([ 0.4])
error = y - c 
f= error * c * (1 - c)

b+=f[0]*d.T

我体验的结果是

b = [-0.0151157 -0.0141844] 

但我一直在

b = [[-0.0151157    -0.0141844]
[-0.0151157 -0.0141844]]

使用

b=f[0]*d.T

否则，您将广播（2,2）数组与（2，）数组的相加

b=f[0]*d.T

---

相反，否则您将广播（2,2）数组与（2，）数组的相加

您将在一开始构建与

a

形状相同的

b

。如果你想要一个不同的形状，就构造一个。你一开始就用与

a

相同的形状构造

b

。如果你想要一个不同的形状，构造一个。