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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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行列積定義不可エラー

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/05/06 11:20

何となくで解決してたんですが、

ValueError: shapes (100,61) and (60,1) not aligned: 61 (dim 1) != 60 (dim 0)

こういったエラーが出た場合、数字のどの部分を合わせれば良いんでしたでしょうか?
100と60が行、61と1が列、の数ですよね?

また(dim 1)!=60(dim 0)の意味も教えて下さい。

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numpyのドット積を呼び出したときに行列のサイズが合っていないのでドット積が計算できないというエラーです。

ドット積は数学で言うところの行列積です。

行列の演算を見てください。

(dim 1)!=60(dim 0)ではなく、61 (dim 1) != 60 (dim 0)です。

100と60が行、61と1が列、の数ですよね?

ドット積の第一引数であるndarrayの行が100で列が60です。
ドット積の第二引数であるndarrayの行が61で列が1です。

ドット積の第二引数であるndarrayの行が60になれば、ドット積は計算できて、その結果のndarrayの行は100、列は1になります。つまり
np.dot(A,B).shape が(100, 1)になります。

ドット積の第一引数であるndarrayのdim 1が61なのに、ドット積の第一引数であるndarrayのdim 0が60だからドット積が計算できませんということを伝えようとしています。

投稿2021/05/06 11:50

ppaul

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2021/05/06 12:17

第一引数が行で第二引数が列、の数ですかね、 で、列数と行数が一致する必要がある、、んでしたっけ。
ppaul

2021/05/06 14:37

第一引数も第二引数も二次元のndarrayです。 それをAとBと書いたとします。 A.shape[0]がAの行数で、A.shape[1]がAの列数です。 B.shape[0]がBの行数で、B.shape[1]がBの列数です。 A.shape[1]とB.shape[0]が一致する必要があります。
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