Question

我试图将微积分的结果放到一个大矩阵中，最后一个维可以是1或2或更大。所以把我的结果放在我做的矩阵中

File> Restrat

如果y的大小为（N，2）或大于2，则会找到它，但是如果y的大小为（N），我会收到一条错误消息：

res[i,j,:,:] = y

小例子：

ValueError: could not broadcast input array from shape (10241) into shape (10241,1)

我在上一个示例中遇到了错误，但是它们都是（y和res）一维矢量对吗？

我想知道是否存在一种解决方案，可以不管最后一个尺寸（1、2或更大）的大小如何进行此分配？

在我的代码中，我尝试了一下，但是可能存在另一种方式

import numpy as np

N=10
y = np.zeros((N,2))
res = np.zeros((2,2,N,2))
res[0,0,:,:]= y

y = np.zeros((N,1))
res = np.zeros((2,2,N,1))
res[0,0,:,:]= y

y = np.zeros(N)
res = np.zeros((2,2,N,1))
res[0,0,:,:]= y

Answer 1

对于适用于所有三种情况的通用解决方案，请使用-

<ListView for="item in array" @itemTap="itemTapped">

itemTapped(evt) {
    this.array[evt.index].VARIABLE = true/false;
}

因此，基本上，我们在制作res[0,0,:,:] = y.reshape(y.shape[0],-1) y的同时，保持第一个轴长不变，并根据剩余更改第二个轴长。

Answer 2

您可以将update重塑为y的最后两个尺寸。

res

是否可以将一维ndarray（大小N）放入一维ndarray（大小N，1）

2 个答案: