如何在python中乘法未对齐的numpy矩阵？

我有两个numpy矩阵：第一个，indata的形状是2，0。我代码中的第二个self.Ws[0]的形状为100,0

这些矩阵可以相乘吗

def Evaluate(self, indata):
    sum = np.dot(self.Ws[0], indata) + self.bs[0]
    self.As[0] = self.sigmoid(sum)
    for i in range(1, len(self.numLayers)):
        sum = np.dot(self.Ws[i], self.As[i-1] + self.bs[i])
        self.As[i] = self.softmax(sum)
    return self.As[len(self.numLayers)-1]

运行此代码时出现的错误如下：

File "C:/Users/1/PycharmProjects/Assignment4PartC/Program.py", line 28, in main
    NN.Train(10000, 0.1)
  File "C:\Users\1\PycharmProjects\Assignment4PartC\Network.py", line 53, in Train
    self.Evaluate(self.X[i])
  File "C:\Users\1\PycharmProjects\Assignment4PartC\Network.py", line 38, in Evaluate
    sum = np.dot(self.Ws[0], indata) + self.bs[0]
ValueError: shapes (100,) and (2,) not aligned: 100 (dim 0) != 2 (dim 0)

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希望有人能帮我解决这个问题-任何帮助都是感激的！如果有人需要更多关于我正在运行的内容的详细信息，请告诉我，我会更新我的帖子。

除非数组为空，否则数组中没有形状N，0。你所拥有的可能是形状2和100，。将这些对象相乘的一种方法是：

np.dot(self.Ws[0].reshape((-1, 1)), indata.reshape((1, -1)))

这将给你一个100，2的数组。

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从数学的角度来看，这是否是你想要得到的，这真的很难说。

嘿，吉迪奥克，我不知道这些形状的矩阵是否可以彼此相乘。您希望得到什么输出？2 1d阵列的点积是内积。这两个数组的大小必须匹配。是否有任何方法可以转换为100，->100，1？您可以简单地使用arr.reforme-1，1将您的数组整形为N，1，其中N是数组的形状。我不确定你所做的在数学上是否合理。当然有可能有一个100,0形状的数组。但是错误表明Ws[i]是形状100，。所以Ws可能是n，100。但是我同意点的意图是不清楚的。这是可能的，但只适用于真正的空数组，即没有任何元素。这可能是因为我缺乏想象力，但我没有看到一个带有非空形状的空数组的用例。