python numpy:ValueError:shapes（14，）和（404,14）未对齐：14（dim 0）！=404（尺寸0）

我试图实现局部加权最小二乘法，我得到了这个结果

 b = np.array([np.sum(weights.T.dot(y_train.T)), np.sum(weights.T.dot(y_train.T).dot(x_train))])
ValueError: shapes (14,) and (404,14) not aligned: 14 (dim 0) != 404 (dim 0)

我试过换位，但还是不起作用 x_列为（404，14）矩阵，y具有形状（404，），测试_基准具有形状（14，1）

我正在使用boston housing数据集并以这种方式加载它

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
x = boston['data']
N = x.shape[0]
x = np.concatenate((np.ones((506,1)),x),axis=1)  # add constant one feature - no bias needed
d = x.shape[1]
y = boston['target']

---

哪一行导致该错误，请包含格式为代码的回溯。当代码依赖于数据时，您还应该包含一个最小的数据示例—刚好能够重现问题。请阅读。。。在

np.点（A，B）

中

A

的最后一个dim必须与

B

中的第二个到最后一个匹配。

（14，）和（404,14）

数组的顺序错误。您需要查看

np.dot

文档。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
x = boston['data']
N = x.shape[0]
x = np.concatenate((np.ones((506,1)),x),axis=1)  # add constant one feature - no bias needed
d = x.shape[1]
y = boston['target']