pythonで行列計算がうまくいきません。

前提・実現したいこと

配列の内積を使った結果を別の配列に代入する事ができずに困っています。、

発生している問題・エラーメッセージ

※これがあと２箇所で同じエラーが発生します。(31行目でも)
実行結果は以下の通りになりました。つまり、for文で回していても最初の時点で詰まってしまいます。

     24      if i % 1000 == 0: #2.iv. 1000の倍数になったときの処理
     25         for j in range(X.shape[0]):
---> 26             z[j]=s(w @ X[j] + b)
     27             h[j]= (-1*t[j])*np.log(z[j])-(1-t[j])*np.log(1-z[j])
     28             if z[j] > 0.5:

ValueError: setting an array element with a sequence.

該当のソースコード

python
1import numpy as np
2import makeGaussianData
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5K = 2
6w = 0.02*np.random.rand(K)-0.01 #1.パラメータの初期化
7b=0.02*np.random.rand()-0.01
8
9X, lab, t = makeGaussianData.getData(K)
10z = np.empty(X.shape[0],)
11h = np.empty(X.shape[0],)
12eta=0.01
13cnt = 0
14
15def s(x):
16    return 1/(1+np.exp(-x))
17
18for i in range(10000): #2.適当な回数の繰り返し（学習データは400個）
19     n = np.random.randint(0,400) #i.400個のデータからランダムで1つ選択
20     z[n]= s(w @ X[n] + b)
21     h[n]= (-t[n]*np.log(z[n]))-((1-t[n])*np.log(1-z[n])) #ii.モデルの出力を求める
22     w = w-(eta*(X*(z[n]-t[n])))
23     b = b-(eta*(z[n]-t[n])) #iii.パラメータの更新
24     if i % 1000 == 0: #2.iv. 1000の倍数になったときの処理
25        for j in range(X.shape[0]):
26            z[j]=s(w @ X[j] + b)
27            h[j]= (-1*t[j])*np.log(z[j])-(1-t[j])*np.log(1-z[j])
28            if z[j] > 0.5:
29                T = 1
30            else:
31                T = 0
32            if T == t[j]:
33                cnt = cnt+1
34            
35        H = np.mean(h)
36        print("#{0}, H:{1} , {2}/{3}={4}".format(i,H,cnt,X.shape[0],cnt/X.shape[0]))
37        cnt=0
38
39fig = plt.figure()
40plt.xlim(-0.2, 1.2)
41plt.ylim(-0.2, 1.2)
42ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
43ax.set_aspect(1)
44ax.scatter(X[lab == 0, 0], X[lab == 0, 1], color = 'red')
45ax.scatter(X[lab == 1, 0], X[lab == 1, 1], color = 'green')
46if K == 3:
47    ax.scatter(X[lab == 2, 0], X[lab == 2, 1], color = 'blue')
48
49fig.show()
50plt.show()