这是我的错误的一个例子。说我创建了一个numpy的阵列
X = np.zeros((1000, 50))
其中1000是特征（行）和50是实施例中（列）
由于我加入实施例逐一我将具有由1替换阵列1中的列，得到最终特征量阵列。我尝试过：
X[:,i] = example
，其中的例子是大小（1000，1）的，和i迭代针对每个例子。这个不起作用，因为X [：，i]为形状（1000）的，秩1阵列。我怎么代码它使每个例如取代X阵列的行不抛出广播错误。谢谢。
答案 0 :(得分：1)
在分配矢量之前，先对其进行重塑。
X[:,i] = example.reshape(-1,)
这将抑制第二维并将example变成形状（1000，）
或者，避免在循环中一一分配，您可以将所有数组放在列表中，然后在列表上调用np.array并将其转置为列。如果您可以在列表理解中构造数组列表，则可能会更好。
示例：
arrs = [np.random.randint(10, size=5) for _ in range(5)]
X = np.array(arrs).T