ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (3, 2) + inhomogeneous part. 什么意思

这个错误通常表示你尝试将一个不同形状的序列赋值给一个数组元素，从而导致数组的形状不均匀。

在Python中，NumPy数组要求每个元素都具有相同的形状。当你尝试将一个不同形状的序列赋值给数组元素时，就会引发这个错误。

以下是一个示例，演示了如何重现这个错误：

import numpy as np

# 创建一个3x2的数组
arr = np.zeros((3, 2))

# 尝试将一个不同形状的序列赋值给数组元素
arr[0] = [1, 2, 3]

# 打印数组
print(arr)

在这个例子中，我们创建了一个3x2的零数组 `arr`。然后，我们尝试将一个具有3个元素的列表 `[1, 2, 3]` 赋值给 `arr` 的第一行，这导致了上述错误。

要解决这个问题，确保你将具有相同形状的序列赋值给数组元素。如果你要赋值的序列形状与数组元素的形状不同，你可以考虑使用 reshape() 方法调整序列的形状，使其与数组元素的形状相匹配。

相关问题

ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (2,) + inhomogeneous part.

这个错误通常出现在尝试将一个序列赋值给numpy数组的某个元素，但是这个序列的形状与该元素的形状不匹配。例如，以下代码会导致该错误：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
arr[0, 0] = [1, 2, 3]

这是因为尝试将长度为3的序列赋值给一个形状为(2,)的元素，导致了形状不匹配的错误。要解决这个问题，可以确保赋值的序列的形状与目标元素的形状相匹配，例如：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
arr[0, 0:3] = [1, 2, 3]

这将在第一行的前三个元素处设置值为1，2和3。如果需要设置更复杂的形状，可以使用reshape方法来改变序列的形状，例如：

import numpy as np

arr = np.zeros((2, 3))
arr[0, 0] = np.array([1, 2]).reshape((2,))

这将在第一行的第一个元素处设置一个形状为(2,)的数组。

ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (587, 8) + inhomogeneous part

这个错误通常是由于尝试在numpy数组中放置不同形状的元素导致的。在这种情况下，您尝试将一个形状不同的序列放入一个被推断为(587, 8)形状的numpy数组中。

解决这个问题的方法是确保将相同形状的元素添加到numpy数组中。您可以尝试通过使用reshape()函数将序列的形状改变为与numpy数组相同的形状，或者使用合适的numpy数组方法来创建具有相同形状的元素。

例如，如果您正在尝试将一个形状为(1, 8)的序列添加到具有形状(587, 8)的numpy数组中，则可以使用reshape()函数将序列的形状更改为(587, 8)。

import numpy as np

sequence = np.ones((1, 8))
array = np.zeros((587, 8))

sequence = sequence.reshape((587, 8))
array[:,:] = sequence

上面的代码将序列的形状更改为(587, 8)，然后使用numpy的广播机制将序列的元素分配给numpy数组。