Question

我想通过以下方式将5x1矩阵与1x1矩阵相乘。每次出现以下错误

ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?)

这是我尝试的方式。请帮助我在此处调试特定实例

>>> m = np.ones(5)
>>> x = np.ones(1)
>>> m.shape
(5,)
>>> x.shape
(1,)
>>> m@x
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 1 is different from 5)
>>> m.transpose()@x
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 1 is different from 5)

Answer 1

您的数组m的形状不是5 x 1。像逐行一样。

左操作数的列数应与右操作数的行数匹配。因此，当您执行m @ x时，根据矩阵乘法规则，它无效。

这样做吧：

>>> m.reshape(-1, 1) @ x

它使行向量m用作形状为（5，1）的列向量。 x也有一行，因此是有效的矩阵乘法。

Answer 2

您有2个1d数组，打印时的形状为（5，）和（1，）。这些不是IamInstanceProfile: !GetAtt ListS3BucketsInstanceProfile.Arn或tokenize = udf(spacy_tokenizer, ArrayType(StringType()))。

column vectors文档对其如何处理一维数组的描述可能会有些混乱。我更喜欢row vectors文档。它将两个一维数组视为矢量点/内积。无论哪种情况，两个数组都具有匹配的大小。

一些有效的形状组合：

matmul

对于2d（及更高版本）的数组，A的最后一个暗度必须与B的第二个匹配至最后一个。这是对行和列向下规则进行的经典手动扫描。

colmn向量乘法错误ValueError：matmul：输入操作数1的核心维度不匹配0

2 个答案: