setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.
时间: 2023-10-16 10:04:25 浏览: 88
这个错误一般是因为在给数组赋值时,有些元素的形状不一致导致的。具体的原因需要看你的代码,但是可以给你一些可能的解决方法:
1. 确保你的数组每个元素的形状是一样的,可以使用 np.broadcast_to 函数来扩展数组的形状。
2. 如果你的数组元素形状确实不一致,可以考虑使用 Python 的列表来代替数组,因为列表中的元素可以是任意对象,形状也可以不一致。
3. 如果你的数组元素形状确实需要不一致,可以考虑使用 numpy 的 structured arrays,这种数组可以存储不同类型和形状的数据。
希望这些方法能够帮到你!
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setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was
This error usually occurs when you are trying to assign a sequence (such as a list or tuple) to an element in a NumPy array, but the sequence has an incompatible shape.
For example, consider the following code:
```
import numpy as np
a = np.zeros((2, 3, 4))
b = [1, 2, 3]
a[0, 0] = b
```
In this case, we are trying to assign the list `b` to the first slice of the first row of `a`, but `b` only has length 3, so it is incompatible with the shape of that slice.
To fix this error, you can either ensure that the sequence you are trying to assign has the same shape as the target slice, or you can use NumPy functions like `reshape` or `resize` to reshape the sequence to the desired shape before assigning it to the array. For example:
```
a[0, 0, :3] = b
```
This assigns the first three elements of `b` to the first row and first slice of `a`, which have a compatible shape.
setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (10,) + inhomogeneous part.
这个错误通常是由于尝试将一个大小不同的列表或数组分配给 NumPy 数组的某个元素而引起的。例如,如果你有一个 NumPy 数组,它的第一个元素是一个长度为 10 的列表,而第二个元素是一个长度为 5 的列表,那么如果你尝试将一个长度为 15 的列表分配给这个数组的第一个元素,就会出现这个错误。
要解决这个问题,你需要确保你的数组的每个元素都具有相同的形状。如果你的数组需要包含不同大小的元素,那么你可以考虑使用 Python 中的列表或元组,而不是 NumPy 数组。
如果你需要使用 NumPy 数组,并且不希望将所有元素都变成相同的形状,那么你可以考虑使用结构化数组。结构化数组允许你在一个数组中存储不同类型和形状的数据。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义一个结构化数组类型
dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
# 创建一个结构化数组
data = np.array([('Alice', [8.0, 7.5]), ('Bob', [6.0, 7.0]), ('Charlie', [9.0, 9.5])], dtype=dt)
# 访问结构化数组的元素
print(data['name'])
print(data['grades'])
```
在这个示例中,我们定义了一个结构化数组类型,其中每个元素包含一个字符串和一个长度为 2 的浮点数数组。我们然后创建一个结构化数组,其中每个元素包含一个名字和一些分数。你可以看到,我们可以通过 `data['name']` 和 `data['grades']` 访问结构化数组的元素。