Question

目前我有一个具有形状（33，）的元素X.我想将其改为（33,501），因为我知道每一行都有501个元素。铁。 X[0] = [0, 1, 0, 0, .. 0, 1] 我试过了

np.reshape(X, (33,501))

但它与ValueError: total size of new array must be unchanged有误。即使每行都是501长。

Answer 1

您开始的结构不是二维数组，而是包含列表作为其元素的一维数组。这可能看起来很相似，但实际上是完全不同的。

典型的（有例外）m x n数组是mn个元素的线性块以及一些＆＃34;元数据＆＃34;允许numpy以正确的方式解释你的索引（如[i，j]）。

相比之下，您的数组是一个对象引用的1d块（用c表示的指针），因此如果要解析单个元素，这会增加另一个间接层。首先检索列表，然后检索其元素。

你的阵列并没有提供适当的numpy阵列所带来的大部分便利和速度提升，所以最好转换它。

通常，np.array工厂将兼容长度的嵌套序列转换为尽可能深的数组。你的情况是例外，因为从技术上讲，它已经是一个数组，所以np.array只是浅层复制它（它复制列表引用而不是列表本身），包括形状。

绕过此方法的一种方法是在转换前转换为列表：

np.array(list(original_array))

Answer 2

我的猜测是你有一个包含33个长度为501的列表。

你可以将它转换成二维数组（矩阵）或数据帧，可以用几种不同的方式完成;一个简单的方法是：

df = pd.DataFrame([])

counter = 0

for array in X:

    df['column_%d' %counter] = array

    counter = counter + 1