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[英]Repetitive Error: shapes (1,3) and (100,) not aligned: 3 (dim 1) != 100 (dim 0)
[英]Showing ValueError: shapes (1,3) and (1,3) not aligned: 3 (dim 1) != 1 (dim 0)
我正在尝试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,所有矩阵都是 (3, 1) 但它在最后两个点积中抛出了错误。
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))
解决了这个问题。
第一个矩阵的列和第二个矩阵的行应该相等,顺序应该只是这样
column of first matrix = row of second matrix
并且不要按照下面的步骤
row of first matrix = column of second matrix
它会抛出一个错误
与需要匹配维度的标准算术不同,点积要求维度是以下之一:
(X..., A, B) dot (Y..., B, C) -> (X..., Y..., A, C)
,其中...
表示“0 个或多个不同的值(B,) dot (B, C) -> (C,)
(A, B) dot (B,) -> (A,)
(B,) dot (B,) -> ()
您的问题是您正在使用np.matrix
,这在您的代码中是完全不必要的 - np.matrix
的主要目的是将a * b
转换为np.dot(a, b)
。 一般来说, np.matrix
可能不是一个好的选择。
@Evgeny
n12 = np.squeeze(np.asarray(n2))
X12 = np.squeeze(np.asarray(x1))
# replaced dot products
y = np.dot(X12,n12)
x = np.dot(n1,n12)
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