python中数组的维度_Python数组维度问题
我再次在使用PythonNumPy和数组以在矩阵之间进行一些计算的过程中苦苦挣扎。
可能无法正常工作的代码部分如下：
train, test, cv = np.array_split(data, 3, axis = 0)
train_inputs = train[:,: -1]
test_inputs = test[:,: -1]
cv_inputs = cv[:,: -1]
train_outputs = train[:, -1]
test_outputs = test[:, -1]
cv_outputs = cv[:, -1]
当打印这些矩阵信息(np.ndim，np.shape和dtype分别)，这是你会得到什么：
2
1
2
1
2
1
(94936, 30)
(94936,)
(94936, 30)
(94936,)
(94935, 30)
(94935,)
float64
float64
float64
float64
float64
float64
我相信它在所有*_output数组中都缺少1维。
我需要的另一个矩阵是通过以下命令创建的：
newMatrix = neuronLayer(30, 94936)
在其中neuronLayer定义为的类：
class neuronLayer():
def __init__(self, neurons, neuron_inputs):
self.weights = 2 * np.random.random((neuron_inputs, neurons)) - 1
这是最终的输出：
outputLayer1 = self.__sigmoid(np.dot(inputs, self.layer1.weights))
ValueError: shapes (94936,30) and (94936,30) not aligned: 30 (dim 1) != 94936 (dim 0)
Python清楚地告诉我矩阵没有加在一起，但是我不明白问题出在哪里。
有小费吗？
PS：完整的代码粘贴到。
解决方案
layer1 = neuronLayer(30, 94936) # 29 neurons with 227908 inputs
layer2 = neuronLayer(1, 30) # 1 Neuron with the previous 29 inputs
NueronLayer在哪里创建
self.weights = 2 * np.random.random((neuron_inputs, neurons)) - 1
2个权重的大小分别为(94936,30)和(30,1)。
这条线没有任何意义。我很惊讶它没有给出错误
layer1error = layer2delta.dot(self.layer2.weights.np.transpose)
我怀疑你想要np.transpose(self.layer2.weights)还是self.layer2.weights.T。
但是也许它没有到达那里。train首次致电think(94936,30)inputs
outputLayer1 = self.__sigmoid(np.dot(inputs, self.layer1.weights))
outputLayer2 = self.__sigmoid(np.dot(outputLayer1, self.layer2.weights))
因此，它尝试对np.dot2个(94936,30)，(94936,30)数组进行a运算。它们与点不兼容。您可以换位，产生(94936,94936)数组或(30,30)。一个看起来太大了。(30,30)与第二层的重量兼容。
np.dot(inputs.T, self.layer1.weights)
有工作的机会。
np.dot(outputLayer1, self.layer2.weights)
(30,30) with (30,1) => (30,1)
但是你呢
train_outputs - outputLayer2
不管train_outputs是(94936，)还是(94936,1)都会有问题
您需要确保数组形状在计算过程中正确流动。不要一开始就检查它们。然后内部检查。并确保您了解它们在每个步骤中应具有的形状。
使用更少的输入和层(例如10个示例和3个功能)来开发和测试此代码将容易得多。这样，您可以查看值和形状。