我的代码非常简单，但是当我尝试将一个3x 2和2x 1矩阵相乘时，我得到了以下错误（对我来说，这毫无意义）：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (2,1)

在这个程序中，我做的第一件事是在域[-1，1] x [-1，1]中随机生成两个点，并使用变量slope和y_int定义由这些点组成的直线，然后，我创建形式为{x_0，x_1，x_2}的N个随机x值，其中x_0总是1，x_1，x_2是在[-1，1]范围内随机生成的数，这N个值包括代码中的x_matrix。
y_matrix是每个值x_1，...，x_N的分类。如果x_1在由slope和y_int指定的随机线的右边，则y_1的值为+1，否则为-1。
现在，一旦指定了x_matrix和y_matrix，我只想将x_matrix的伪逆（代码中为pinv_x）乘以y_matrix。这就是错误出现的地方。我已经无计可施了，我想不出有什么地方可能出错。
任何帮助是非常感谢。代码如下：

from numpy import *
import random

N = 2

# Determine target function f(x)                                                                                
x_1 = [random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)]
x_2 = [random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1)]
slope = (x_1[1] - x_2[1]) / (x_1[0] - x_2[0])
y_int = x_1[1] - (slope * x_1[0])

# Construct training data.                                                                                       
x_matrix = array([1, random.uniform(-1,1), random.uniform(-1,1)])
x_on_line = (x_matrix[1] / slope) - (y_int / slope)
if x_matrix[1] >= x_on_line:
    y_matrix = array([1])
else:
    y_matrix = array([-1])

for i in range(N-1):
    x_val = array([1, random.uniform(-1,1), random.uniform(-1,1)])
    x_matrix = vstack((x_matrix, x_val))
    x_on_line = (x_val[1] / slope) - (y_int / slope)
    if x_val[1] >= x_on_line:
    y_matrix = vstack((y_matrix, array([1])))
    else:
        y_matrix = vstack((y_matrix, array([-1])))

pinv_x = linalg.pinv(x_matrix)
print y_matrix
print pinv_x
w =  pinv_x*y_matrix