Question

我有一系列浮动argTwo，我想重塑

vec

但是我得到了上面的错误。

出了什么问题？我怎样才能解决这个问题？谢谢！

Answer 1

vec.shape表示该数组有3个项目。但它们是dtype对象，也就是指向内存中其他项的指针。

显然这些项目本身就是数组。如果尺寸匹配，其中一个concatenate或stack函数可以将它们连接到一个数组中。

我建议打印

[x.shape for x in vec]

验证形状。当然要确保那些子数组本身不是对象dtypes。

In [261]: vec = np.empty(3, object)
In [262]: vec[:] = [np.arange(10), np.ones(10), np.zeros(10)]
In [263]: vec
Out[263]: 
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
       array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.]),
       array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])], dtype=object)
In [264]: vec.reshape(3,10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-264-cd555975140c> in <module>()
----> 1 vec.reshape(3,10)

ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (3,10)
In [265]: [x.shape for x in vec]
Out[265]: [(10,), (10,), (10,)]
In [266]: np.stack(vec)
Out[266]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
In [267]: np.concatenate(vec)
Out[267]: 
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.,  1.,  1.,  1.,
        1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])
In [268]: np.concatenate(vec).reshape(3,10)
Out[268]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

len不是一个好的考验;使用shape。例如，如果我将一个数组更改为2d

In [269]: vec[1]=np.ones((10,1))
In [270]: vec
Out[270]: 
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
       array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]]),
       array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])], dtype=object)
In [271]: [len(x) for x in vec]
Out[271]: [10, 10, 10]
In [272]: [x.shape for x in vec]
Out[272]: [(10,), (10, 1), (10,)]
In [273]: np.concatenate(vec)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-273-a253d8b9b25d> in <module>()
----> 1 np.concatenate(vec)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

使用numpy重塑数组 - ValueError：无法重塑数组

1 个答案: