两个已知维数的numpy数组的点积得不到预期的维数

可能是因为数组的维度不匹配。点积操作要求两个数组的维度满足一定的条件。

点积（Dot Product）是指两个数组的对应元素相乘后再相加的操作。在numpy中，可以使用np.dot()函数来进行点积操作。

点积操作的规则如下：

1. 如果两个数组都是一维数组（向量），则进行内积操作，结果为一个标量。
2. 如果其中一个数组是一维数组，另一个数组是二维数组（矩阵），则进行矩阵和向量的乘法操作，结果为一个一维数组（向量）。
3. 如果两个数组都是二维数组（矩阵），则进行矩阵乘法操作，结果为一个二维数组（矩阵）。

如果两个数组的维度不满足上述规则，就会导致点积得到不预期的维数。为了解决这个问题，可以通过调整数组的形状（reshape）或者进行转置（transpose）来使得维度匹配。

下面是一个示例，展示了如何使用numpy进行点积操作：

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])  # 一维数组
b = np.array([[4], [5], [6]])  # 二维数组

# 进行点积操作
result = np.dot(a, b)

print(result)

在这个示例中，数组a是一个一维数组，数组b是一个二维数组。根据规则2，进行矩阵和向量的乘法操作，得到的结果是一个一维数组。输出结果为：

[32]

对于numpy数组的点积操作，需要注意数组的维度匹配，以确保得到预期的结果。