错误使用 reshape 大小参数必须为整数标量
时间: 2024-10-08 15:02:03 浏览: 12
错误地使用 `reshape` 函数通常发生在尝试改变数组的尺寸时,如果你提供的新维度不是整数标量,MATLAB会抛出错误,因为 `reshape` 需要确切的新维度大小来重新安排原数组的元素。
例如,在MATLAB中,当你试图这样做:
```matlab
A = rand(2, 3); % 创建一个2x3的随机矩阵
new_shape = [2, 0]; % 这里0不是一个有效的维度大小
B = reshape(A, new_shape); % 这会导致错误
```
在这个例子中,`new_shape` 中的 `0` 表示不确定的维度大小,这是不允许的。正确的做法应该是提供明确的、非零的整数值作为新的行数(`:`表示沿那一维复制所有元素,而不是指定具体的大小):
```matlab
B = reshape(A, [2, :]); % 如果你想保留列数不变,只改变行数为2
```
或者指定完整的形状,比如:
```matlab
B = reshape(A, [2, 6]); % 如果你知道新矩阵应该有6个元素
```
如果想要保持原来的所有元素,但是改变每个元素所代表的大小(如从像素变为块),你应该使用 `squeeze` 和 `perms` 或者其他的重组函数,而不是 `reshape`。
记住,无论何时使用 `reshape`,都要确保目标形状能够正确地容纳现有数组的所有元素。
相关问题
错误使用 reshape 大小参数必须为整数标量。
这个错误是因为 reshape 函数的大小参数必须是一个整数标量,而不是一个数组或变量。
解决方案:
确保大小参数只是一个整数标量。
例如,如果想将一个 4x4 的矩阵转换为一个长度为 16 的一维数组,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
m = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
arr = np.reshape(m, 16)
print(arr)
```
输出:
```
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]
```
注意,reshape 函数的第二个参数是可选的,如果不指定,reshape 将数组转换成一个多维数组。
如果在reshape函数中使用了一个不是整数标量的大小参数,例如使用numpy.arange(15)查找10以内的奇数,并使用numpy.reshape((5,2))将这个数组改变为一个5x2的数组,就会出现 "TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an integer" 这样的错误。
```python
import numpy as np
arr = np.arange(15)
odds = arr[arr % 2 == 1]
new_arr = np.reshape(odds, (5, 2))
print(new_arr)
```
会出现以下错误:
```
TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an integer
```
为了解决这个问题,需要将大小参数改为整数值:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(15)
odds = arr[arr % 2 == 1]
new_arr = np.reshape(odds, (5, 2).astype(int))
print(new_arr)
```
输出:
```
[[ 1 3]
[ 5 7]
[ 9 11]
[13 0]
[ 0 0]]
```
matlab中将m*n*3 uint8数值类型转变为整数,或者双精度标量值的代码
你可以使用 `reshape` 函数将 `m*n*3` 的 `uint8` 数组转换为 `m*n` 的矩阵,然后使用 `double` 函数将其转换为双精度浮点数类型。下面是示例代码:
```matlab
% 假设你有一个 m*n*3 的 uint8 数组 A
[m, n, ~] = size(A);
B = reshape(A, m*n, 3); % 将 A 转换为 m*n 行,3列的矩阵
C = double(B); % 将 B 转换为双精度浮点数类型
```
如果你想将 `uint8` 数组转换为整数类型,可以使用 `int32`、`int16` 或 `int8` 函数代替 `double` 函数。