NumPy boolean array indexing assignment requires a 0 or 1-dimensional input, input has 2 dimensions
时间: 2024-05-10 16:15:20 浏览: 81
这个错误通常是由于尝试将一个二维数组或更高维数组分配给布尔索引数组而引起的。在 NumPy 中,布尔索引数组必须是一维的,以便将其用于索引或分配值。如果您尝试将一个二维数组分配给布尔索引数组,则会出现 "requires a 0 or 1-dimensional input, input has 2 dimensions" 的错误。
要解决这个问题,您需要先将布尔索引数组转换为一维数组,然后再使用它来分配值。例如,如果您有一个名为 `bool_arr` 的二维布尔数组和一个名为 `arr` 的二维数组,您可以使用以下代码将 `arr` 中所有与 `bool_arr` 相应位置上的值为 True 的元素设置为 0:
``` python
arr[bool_arr.flatten()] = 0
```
在此示例中,`bool_arr.flatten()` 将 `bool_arr` 数组转换为一维布尔数组,这样就可以用于索引和分配值了。
相关问题
什么对png图片出现ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values to the 12705 output values where the mask is true
这个错误通常会在使用NumPy数组布尔索引进行赋值操作时出现。
具体而言,当使用以下代码时:
```python
img[img == [255, 255, 255]] = [0, 0, 0]
```
如果输入的图片是PNG格式,则会出现ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values to the 12705 output values where the mask is true的错误。
这是因为PNG格式的图片使用一种不同的编码方式来存储像素值,因此无法使用上述代码来直接修改白色像素值。
解决方法是,在读取PNG格式图片时,需要设置参数cv2.IMREAD_UNCHANGED,以保留alpha通道信息。然后,可以使用以下代码来修改图片中的白色像素:
```python
img[np.all(img == [255, 255, 255, 255], axis=-1)] = [0, 0, 0, 255]
```
这里的代码使用NumPy数组布尔索引来寻找所有像素值为[255, 255, 255, 255]的像素,并将其赋值为[0, 0, 0, 255],也就是将白色像素变为黑色像素,并保留alpha通道信息。
RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 1, 4, 4], but got 2-dimensional input of size [64, 240] instead
This error is caused when the input to a convolutional neural network (CNN) has the wrong dimensions. CNNs require input data to be in 4 dimensions: (batch_size, channels, height, width).
In this specific case, the error message indicates that the expected weight tensor has 4 dimensions with shape [64, 1, 4, 4]. However, the actual input tensor has 2 dimensions with shape [64, 240]. This means that the input tensor is missing the height and width dimensions required by the CNN.
To fix this error, you need to reshape the input tensor to have the required dimensions. You can do this using the `reshape` method in NumPy or PyTorch. For example, if your input tensor has shape [64, 240], you can reshape it to [64, 1, 4, 4] by calling `input_tensor.reshape(64, 1, 4, 4)`.
Make sure to double-check that your input data has the correct shape before passing it to your CNN.
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