Python 显示值错误：形状（1,3）和（1,3）未对齐：3（尺寸1）！=1（尺寸0）

我试图使用以下矩阵并执行代码中所示的点积。我检查了矩阵的大小，所有的矩阵都是（3，1），但最后两个点积会给我带来错误

coordinate1 = [-7.173, -2.314, 2.811] 
coordinate2 = [-5.204, -3.598, 3.323] 
coordinate3 = [-3.922, -3.881, 4.044] 
coordinate4 = [-2.734, -3.794, 3.085] 

import numpy as np 
from numpy import matrix
coordinate1i=matrix(coordinate1)
coordinate2i=matrix(coordinate2)
coordinate3i=matrix(coordinate3)
coordinate4i=matrix(coordinate4)

b0 = coordinate1i - coordinate2i
b1 = coordinate3i - coordinate2i
b2 = coordinate4i - coordinate3i

n1 = np.cross(b0, b1)
n2 = np.cross(b2, b1)

n12cross = np.cross(n1,n2)
x1= np.cross(n1,b1)/np.linalg.norm(b1)
print np.shape(x1)
print np.shape(n2)
np.asarray(x1)
np.asarray(n2)

y = np.dot(x1,n2)
x = np.dot(n1,n2)

return np.degrees(np.arctan2(y, x))

---

通过使用将矩阵转换为数组

n12 = np.squeeze(np.asarray(n2))

X12 = np.squeeze(np.asarray(x1))

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解决了该问题。

与标准算法不同，标准算法要求匹配尺寸，dot产品要求尺寸为以下尺寸之一：

• （X…，A，B）点（Y…，B，C）->（X…，Y…，A，C）

  ，其中

  …

  表示“0个或更多不同的值”

• （B，）点（B，C）->（C，）

• （A，B）点（B，）->（A，）

• （B，）点（B，）->（

你的问题是你正在使用

np.matrix

，这在你的代码中是完全不必要的，

np.matrix

的主要目的是将

a*b

转换成

np.dot（a，b）

。一般来说，

np.matrix

可能不是一个好的选择

numpy.dot(a, b, out=None)

两个阵列的点积

对于N维，它是

a

最后一个轴与

b

倒数第二个轴的和积

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文档：.

第一个矩阵的列和第二个矩阵的行应该相等，并且顺序应该是这样的

column of first matrix = row of second matrix

并且不要执行以下步骤

row of first matrix  = column of second matrix

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它将抛出一个错误

愚蠢的问题-您的解决方案在原始代码中的位置如何？