Question

我使用numpy histogram2d来计算两个变量的二维直方图的直观表示的值：

H, xedges, yedges = np.histogram2d(Z[:,0], Z[:,1], bins=100)

其中Z是numpy矩阵

我得到的错误是：

Traceback (most recent call last):
File "/home/.../pca_analysis.py", line 141, in <module>
   H, xedges, yedges = np.histogram2d(Z[:,0], Z[:,1], bins=100)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/twodim_base.py", line 615, in histogram2d
   hist, edges = histogramdd([x,y], bins, range, normed, weights)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py", line 281, in histogramdd
   N, D = sample.shape
ValueError: too many values to unpack

我无法理解为什么会收到此错误。我尝试使用随机值的histogram2d函数，它正常工作。我也尝试在numpy数组和简单列表中转换Z [：，0]和Z [：，1]，但我遇到了同样的问题。

Answer 1

正如@seberg在评论中指出的那样，Z是一个矩阵，因此在切片之前必须将其转换为数组。

np.asarray(Z)[:,0]

这是必要的原因是因为np.matrix即使在切片后也保持其二维性，因此矩阵列的形状为(N,1)，而不是直方图函数所期望的(N,)

在切片之后无法转换为数组的原因是通过强制转换来改变形状;切片的行为是不同的。

如果没有意义，这里有一个例子：

In [4]: a = np.arange(9).reshape(3,3) In [5]: a Out[5]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [6]: m = np.matrix(a) In [7]: m Out[7]: matrix([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) In [8]: m[:,0] Out[8]: matrix([[0], [3], [6]]) In [9]: a[:,0] Out[9]: array([0, 3, 6]) In [10]: m[:,0].shape Out[10]: (3, 1) In [11]: a[:,0].shape Out[11]: (3,)

如果你在切片后施放，形状仍然是2d：

In [12]: np.array(m[:,0]) Out[12]: array([[0], [3], [6]]) In [13]: np.array(m[:,0]).shape Out[13]: (3, 1)

＆＃34;解包的价值太多＆＃34;在numpy histogram2d

1 个答案: