ValueError: matmul: Input operand 1 does not have enough dimensions (has 0, gufunc core with ...)

这个错误通常是由于矩阵乘法中输入矩阵的维数不匹配引起的。更具体地说，错误信息中的“核心维度0”指的是第一个输入矩阵的列数，而“大小2与1不同”则表示第二个输入矩阵的行数与第一个矩阵的列数不匹配。 例如，如果你尝试执行以下代码： ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) b = np.array([7, 8]) c = np.matmul(a, b) ``` 就会出现上述错误，因为矩阵a的列数为2，而向量b的长度为1，无法进行矩阵乘法。 要解决这个问题，你需要确保输入矩阵的维度是正确的。根据矩阵乘法的规则，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数，否则无法进行乘法运算。 如果你不确定输入矩阵的维度，可以使用numpy的shape属性来查看其形状。例如，对于上述代码，你可以使用以下语句来查看a和b的形状： ```python print(a.shape) # 输出(3, 2) print(b.shape) # 输出(2,) ``` 在这个例子中，你可以通过将向量b转换为一个2x1的矩阵来解决问题，如下所示： ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) b = np.array([[7], [8]]) c = np.matmul(a, b) print(c) # 输出[[23], [53], [83]] ``` 这里，向量b被转换为一个2x1的矩阵，使得它的行数与矩阵a的列数匹配。这样，你就可以成功地执行矩阵乘法并获得结果。