运行上述代码提示:maximum supported dimension for an ndarray is 32 found 150
时间: 2024-03-29 18:34:50 浏览: 18
这是因为在使用 `np.meshgrid` 时,它将所有输入的数组展平并在内部构建一个 n 维数组,其中 n 是输入数组的数量。根据错误消息,您的输入数组有150个元素,因此n的值超过了numpy数组的最大维度限制。
要解决这个问题,您可以使用 `np.broadcast_arrays` 函数来代替 `np.meshgrid`。此函数允许您广播输入数组以匹配形状,而不会构建一个大的n维数组。例如:
import numpy as np
import pandas as pd
def doe(factors):
df_col = list(factors.keys())
values = np.broadcast_arrays(*[np.asarray(v) for v in factors.values()])
values = np.stack(values, axis=-1).reshape(-1, len(factors))
df = pd.DataFrame(values, columns=df_col)
df["标准序"] = np.arange(1, len(df)+1)
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
return df
这样修改代码后,您应该能够处理更大的输入数组。
相关问题
ValueError: maximum supported dimension for an ndarray is 32, found 4277
这个错误是因为你创建的 ndarray 的维度太高了,超出了 numpy 支持的最大维度限制。在这种情况下,你可以考虑修改你的代码,减少 ndarray 的维度,或者尝试使用其他的库来处理高维数据,比如 TensorFlow 或 PyTorch。如果你需要处理的数据确实需要这么高的维度,那么你可以考虑使用稀疏矩阵来表示数据,这样可以有效地降低维度,减少内存占用。
maximum supported dimension for an ndarray is 32, found 720
这个错误提示一般出现在使用NumPy库时,表示你创建了一个维度超过32的多维数组。NumPy中的多维数组被称为ndarray,其中的维度是通过一个元组来定义的,而元组中元素的数量就是数组的维度。因此,你需要检查你的代码,找到创建ndarray的地方,并确保元组中的元素数量不超过32。如果你确实需要创建超过32维的数组,可以考虑使用其他库或者自己实现多维数组的数据结构。