为什么 NumPy 矩阵乘法会因广播错误而失败？

NumPy 矩阵乘法中的广播错误

在两个 NumPy 数组之间执行矩阵乘法时，确保它们的形状兼容至关重要。但是，乘法运算符 (*) 的错误使用可能会导致“ValueError: operands Could not be Broadcast Together with Shapes”错误。

考虑两个数组：形状为 (m, n) 的 X 和 y形状为 (n, 1)。预期的运算是矩阵乘法，这应该产生 (m, 1) 向量。然而，NumPy 中的乘法运算符用于逐元素运算，这需要广播来对齐维度。

在给定的示例中，违反了广播规则，因为 X (97) 的第一个维度与y (2) 的对应维度。因此，乘法运算失败并触发错误。

要执行矩阵乘法，您应该使用 dot() 方法。该方法专为矩阵运算而设计，可确保维度的正确对齐。使用 dot() 而不是 * 可以解决广播问题并生成预期的 (m, 1) 向量。

此外，请注意，在 NumPy (numpy.matrix) 中使用矩阵类型可能会使操作复杂化。通常建议使用 numpy.ndarray 代替数组。

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