Question

此Python代码：

import numpy as p

def firstfunction():
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []
    MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean','dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean'
                      ,'LVETMean','Z0Mean','StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean']
    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column]
    roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17])


    trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64)  #ERROR THROWN HERE


    myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64)
    conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], myMeans[6], myMeans[9]
                      , myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12], myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]]
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray)
    secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)
    return

def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):
    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
    return

firstfunction()

引发此错误消息：

File "mypath\mypythonscript.py", line 3484, in secondfunction
RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
ValueError: setting an array element with a sequence.

任何人都可以告诉我如何解决上面破坏的代码中的问题，以便它停止抛出错误消息吗？

修改我做了一个打印命令来获取矩阵的内容，这就是打印出来的内容：

UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray是：

[['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean', 'StrokeVolumeMean', 'CardiacOutputMean', 'VelocityIndexMean'],
[u'HF101710', 'PreEx10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.90670000000000006, 66.257731979420001, 1.8305673000000002, 0.11750000000000001, 0.15120546389880002, 0.26870546389879996, 27.628261216480002, 86.944190346160013, 5.767261352345999, 0.066259118585869997],
[u'HF101710', '25W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.68478571428571422, 87.727887206978565, 2.2965444125714285, 0.099642857142857144, 0.14952476549885715, 0.24916762264164286, 27.010483303721429, 103.5237336525, 9.0682762747642869, 0.085022572648242867],
[u'HF101710', '50W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.54188235294117659, 110.74841107829413, 2.6719262705882354, 0.077705882352917643, 0.15051306356552943, 0.2282189459185294, 26.768787504858825, 111.22827075238826, 12.329456404418824, 0.099814258468417641],
[u'HF101710', '75W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.4561904761904762, 131.52996981880955, 3.1818159523809522, 0.074714285714290493, 0.13459344175047619, 0.20930772746485715, 26.391156337028569, 123.27387909873812, 16.214243779323812, 0.1205685359981619]]

对我来说看起来像一个5行×13列矩阵，但是当通过脚本运行不同的数据时，行数是可变的。使用我在此添加的相同数据。

编辑2 ：但是，脚本会抛出错误。所以我认为你的想法不能解释这里发生的问题。谢谢你。还有其他想法吗？

编辑3：

仅供参考，如果我替换此问题代码行：

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]

代之以：

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)[1:,3]

然后脚本的那一部分工作正常而不会抛出错误，但是这一行代码更进一步：

p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())

引发此错误：

File "mypath\mypythonscript.py", line 3631, in CreateSummaryGraphics
  p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

所以你可以看到我需要指定数据类型才能在matplotlib中使用ylim，但是指定数据类型会抛出发起此帖子的错误消息。

Answer 1

从您向我们展示的代码中，我们唯一可以告诉您的是，您正在尝试从不像多维数组的形状的列表中创建数组。例如

numpy.array([[1,2], [2, 3, 4]])

或

numpy.array([[1,2], [2, [3, 4]]])

将产生此错误消息，因为输入列表的形状不是可以转换为多维数组的（通用）“框”。所以UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray可能包含不同长度的序列。

编辑：此错误消息的另一个可能原因是尝试将字符串用作类型float的数组中的元素：

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=float)

根据您的编辑，这就是您正在尝试的内容。如果你真的想要一个包含字符串和浮点数的NumPy数组，你可以使用dtype object，它使数组能够保存任意Python对象：

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=object)

在不知道你的代码应该完成什么的情况下，我无法判断这是否是你想要的。

Answer 2

Python ValueError：

ValueError: setting an array element with a sequence.

完全意味着它所说的，你试图将一系列数字塞进一个数字槽。它可以在各种情况下抛出。

<强> 1。当你传递一个python元组或列表被解释为一个numpy数组元素时：

import numpy

numpy.array([1,2,3])               #good

numpy.array([1, (2,3)])            #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


numpy.mean([5,(6+7)])              #good

numpy.mean([5,tuple(range(2))])    #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


def foo():
    return 3
numpy.array([2, foo()])            #good


def foo():
    return [3,4]
numpy.array([2, foo()])            #Fail, can't convert a list into a numpy 
                                   #array element

<强> 2。通过尝试填充numpy阵列长度＆gt; 1进入一个numpy数组元素：

x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4])         #good



x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4,5])       #Fail, can't convert the numpy array to fit 
                             #into a numpy array element

正在创建一个numpy数组，而numpy并不知道如何将多值元组或数组填充到单个元素槽中。它期望你给它的任何东西评估为一个数字，如果它没有，Numpy回应它不知道如何用序列设置一个数组元素。

Answer 3

就我而言，我在Tensorflow中遇到了这个错误，原因是我试图提供不同长度或序列的数组：

示例：

hash = {"Num"=>4}
hash["Num"] = hash["Num"-1]

如果我的数组是：

import tensorflow as tf

input_x = tf.placeholder(tf.int32,[None,None])



word_embedding = tf.get_variable('embeddin',shape=[len(vocab_),110],dtype=tf.float32,initializer=tf.random_uniform_initializer(-0.01,0.01))

embedding_look=tf.nn.embedding_lookup(word_embedding,input_x)

with tf.Session() as tt:
    tt.run(tf.global_variables_initializer())

    a,b=tt.run([word_embedding,embedding_look],feed_dict={input_x:example_array})
    print(b)

然后我会收到错误：

example_array = [[1,2,3],[1,2]]

但如果我填充，那么：

ValueError: setting an array element with a sequence.

现在它正在运作。

Answer 4

就我而言，问题是另一个问题。我正在尝试将int列表转换为数组。问题是有一个列表的长度与其他列表不同。如果你想证明它，你必须这样做：

print([i for i,x in enumerate(list) if len(x) != 560])

在我的情况下，长度参考是560。

Answer 5

对于在Numpy中遇到类似问题的人，一个非常简单的解决方案是：

在定义用于为其分配值的数组时定义dtype=object。例如：

out = np.empty_like(lil_img, dtype=object)

Answer 6

在我的情况下，问题出在数据框X []的散点图上：

ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=colors,    
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)  #c=y[:,0],

#ValueError: setting an array element with a sequence.
#Fix with .toarray():
colors = 'br'
y = label_binarize(y, classes=['Irrelevant','Relevant'])
ax.scatter(X[:,0].toarray(),X[:,1].toarray(),c=colors,   
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)

Answer 7

当形状不规则或元素具有不同的数据类型时，传递给np.array的dtype参数只能是object。

import numpy as np

# arr1 = np.array([[10, 20.], [30], [40]], dtype=np.float32)  # error
arr2 = np.array([[10, 20.], [30], [40]])  # OK, and the dtype is object
arr3 = np.array([[10, 20.], 'hello'])     # OK, and the dtype is also object

``

Answer 8

就我而言，我有一个嵌套列表作为要用作输入的序列。

第一次检查：如果

df['nestedList'][0]

输出类似于[1,2,3]的列表，您有一个嵌套列表。

然后检查更改为输入df['nestedList'][0]时是否仍然出现错误。

然后您的下一步可能是使用

将所有嵌套列表连接到一个未嵌套的列表中

[item for sublist in df['nestedList'] for item in sublist]

嵌套列表的这种扁平化是从How to make a flat list out of list of lists?借来的。

ValueError：使用序列设置数组元素

8 个答案: