将dotproduct设为2D数组

Question

我想将点积用于S型函数。

import numpy as np


def sigmoid(x):
    sigm = 1 / (1 + np.exp(-x))
    return sigm


def p(D, w, b):
    prob=sigmoid(np.dot(D[:,7],w)+b)
    return prob

作品

    x = np.array([D[0,7], D[0,9]])
    w = np.array([w1, w2])
    prob=sigmoid(np.dot(x[:],w)+b)

也可以，但是

    x = np.array([D[:,7], D[:,9]])
    w = np.array([w1, w2])
    prob=sigmoid(np.dot(x,w)+b)

不起作用。 它将引发尺寸对齐错误。

ValueError: shapes (2,426) and (2,) not aligned: 426 (dim 1) != 2 (dim 0)

我想我可以使用循环来迭代第一个数组的位置，但是Python3也许可以更优雅地做到这一点。 我怎样才能正确格式化数组，使它成为numpy.dot（）函数的输入？