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Question

我有以下输出的python代码：

# Somecode block before
#####################
print np.shape(data2['sac']['startx'][0][0])
print np.shape(startx_buff)
# New Completed Assignment
data2['sac']['startx'][0][0][0] = startx_buff

#**shape of data2['sac']['startx'][0][0] = (2, 119, 20)**

#**shape of startx_buff = (2,120,20)**

#***Error: data2['sac']['startx'][0][0][0] = startx_buff

ValueError：无法将形状（2,120,20）的输入数组广播为形状（119,20）***

我基本上想要覆盖data2['sac']['startx'][0][0]条目以获得(2,120,20)维度（以及startx_buff的值）。原因是：经过后处理后，我注意到一个条目值丢失了。在MATLAB中，这没有问题，因为它更灵活，我可以通过为变量赋值新值和数组/单元格形状来重新定义变量。但是我在python中尝试解决方法的其他方法并非“工作”：

del data2['sac']['startx'][0][0]
data2['sac']['startx'][0][0] = np.empty((2,120,20))
#Error: won't let me delete all the values in the array

我不太确定解决方案是什么，甚至在网上寻找什么（我试图寻找覆盖/重载数组大小）。除了找到这个问题的答案之外，这个问题的正确术语是什么？

Answer 1

使用更简单的名称（我们不需要所有字典索引），您要做的是：

rowspan={{ ... }}

MATLAB确实允许某种自动维度增长，但不知何故我怀疑它是否灵活。这将是危险的。当我在MATLAB工作时，从不依赖于这种行为。无论如何，In [212]: X = np.zeros((2,119,20),int) In [214]: y = np.ones((2,120,20),int) In [215]: X[0,:,:] = y ... ValueError: could not broadcast input array from shape (2,120,20) into shape (119,20)期望完全匹配 - 在广播规则范围内（这增加了MATLAB没有（或至少没有）的强大功能）。

重点是numpy（我添加了：为了清晰度读者）是一个（119,20）插槽。（2,120,20）区块无法适应那里。

这确实有效（减少LHS以适应）：

X[0,:,:]

我们也可以使用连接增长X[0,:,:] = y[0, :119, :]

In [219]: X1 = np.concatenate((X, np.zeros((2,1,20),int)), axis=1) In [220]: X1.shape Out[220]: (2, 120, 20) In [221]: X1[0,:,:] = y[0,:,:]也有效，但resize可以更好地控制填充值：

concatenate

In [222]: np.resize(X, (2,120,20)).shape Out[222]: (2, 120, 20)是具有该形状的完整数组。只有在未指定值的意义上它才是空的。 np.empty((2,120,20))没有等效的列表numpy（还有一个x[1:3]=[]函数。）

np.delete表达有点不清楚。在Python中，看起来像几个级别的字典访问，然后是几个级别的列表索引。

请记住，numpy数组大致相当于MATLAB矩阵，python列表更像MATLAB单元格。像单元格这样的列表可以容纳任何东西，包括数组。

data2['sac']['startx'][0][0]

Answer 2

解决方案和拼写错误（Willem标记）：

data2['sac']['startx'][0][0] = startx_buff

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使用python中的新数组大小和值覆盖数组大小

2 个答案:

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