setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (13,) + inhomogeneous part.

这个错误通常出现在你试图将一个序列赋值给一个多维数组的单个元素时。这个错误信息表明，你的数组在第一维上有13个元素，但是在其他维上的元素数不一致。这个问题可能是因为你的数组的形状定义不正确导致的。你可以检查一下你的数组形状是否正确，并确保你在赋值时传递的值与数组的形状兼容。另外，你也可以尝试使用reshape函数来调整数组的形状，以确保它与你的数据兼容。

相关问题

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：

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。