ValueError: array split does not result in an equal division

这个错误通常出现在你尝试对一个数组进行分割时，分割后的子数组数量不均匀。例如，你可能尝试将一个长度为10的数组分割成3个长度相等的子数组，这是不可能的，因为不能均匀地分割成3个长度相等的子数组。

要解决这个问题，你需要检查你的代码，找出哪个数组分割操作不均匀，然后对分割的方式进行调整。你可以使用Python的内置函数`divmod`来计算分割后每个子数组的长度，然后根据这个长度来进行分割。例如，你可以这样分割一个长度为10的数组为3个长度相等的子数组：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
n_splits = 3
split_sizes = [arr.shape[0] // n_splits] * n_splits
split_sizes[:arr.shape[0] % n_splits] += 1  # 处理余数
result = np.split(arr, np.cumsum(split_sizes))
print(result)

这个代码会将数组`arr`分割成3个长度相等的子数组，并且处理了余数。你可以根据这个代码的思路，修改你的分割代码，避免出现不均匀的分割。

相关问题

valueerror: array must not contain infs or nans

### 回答1：
这个错误消息表示数组中不能包含无穷大或者 NaN（Not a Number）值。这通常是因为代码执行过程中出现了除以0的情况，或者是因为该数组的某些元素没有有效的数字值。请检查您的代码，确保数组中的元素都是有效的数字值。

### 回答2：
valueerror: array must not contain infs or nans 是 Python 编程过程中的一种错误提示。这个错误提示通常出现在操作数组时，表示数组中包含了无穷大（inf）或者非数值（nan）的元素，这些元素会使得程序的计算结果失真，从而导致程序无法正常运行。

在 Python 中，无穷大的表示方法是 float('inf')，非数值的表示方法是 float('nan')。这些元素通常在一些数学计算中出现，例如除以零、对负数取平方根等操作。这些操作会产生无穷大和非数值，这些值往往会混入到最终的计算结果中，从而导致程序出错。

为了避免出现 valueerror: array must not contain infs or nans 错误，我们可以对数据进行预处理。一种常见的处理方法是使用 numpy 库中的 isnan() 和 isinf() 函数，对数组进行判断，然后将其中的无穷大和非数值替换为其他合理的数值。例如，我们可以将无穷大的元素替换为一个较大的数值，将非数值的元素替换为 0 或者平均值等。

另外，我们可以在程序中加入一些错误处理机制，例如 try-except 块，来捕获可能导致错误的代码段，从而避免程序因为错误而终止。

总之，要避免出现 valueerror: array must not contain infs or nans 错误，我们需要对数据进行预处理和错误处理，从而保证程序的稳定性和准确性。

### 回答3：
在编写Python程序的过程中，常常会出现各种错误。其中，一种常见的错误是ValueError：array must not contain infs or nans。这种错误通常会在使用NumPy数组时出现，表示数组中包含了无穷或NaN（Not a Number）的值。

这个错误意味着你的程序要求NumPy数组进行数学运算时，出现了可能会导致无穷或NaN的数值。例如，当你计算一个列表中所有元素的平均值时，如果列表中包含NaN或无穷的值，那么计算平均值时就会出现这种错误。

为了解决这个错误，你需要检查你的程序并找出包含无穷或NaN的值的位置。对于包含无穷的值，你可以检查程序是否存在除以零的情况。对于包含NaN的值，你可以使用NumPy的isnan函数检查数组中的每个元素是否为NaN。

一旦你找到了包含无穷或NaN的值的位置，你需要修复它们，使它们不再存在。你可以用0或其他合适的值替换NaN或无穷的值。或者，你可以直接删除包含这些值的元素，这样就不会对计算结果产生影响了。

总之，遇到ValueError：array must not contain infs or nans这种错误时，你需要仔细检查你的程序并找出所有可能导致无穷或NaN的位置。只有找出这些问题并及时解决，你的程序才能顺利执行，不出现错误。

valueerror: cannot resize this array: it does not own its data

### 回答1：
ValueError: 无法调整此数组的大小：它不拥有其数据。

这个错误通常是由于试图调整一个不拥有其数据的数组的大小而导致的。这可能是因为你试图调整一个只是引用另一个数组的视图或切片的大小，而不是真正的数组本身。

要解决这个问题，你需要确保你正在调整真正的数组的大小，而不是它的视图或切片。你可以使用.copy()方法来创建一个新的数组，这个新数组拥有自己的数据，从而避免这个问题。

### 回答2：
valueerror: cannot resize this array: it does not own its data 是Python中常见的错误形式之一。这个错误通常发生在尝试更改使用了不同方法初始化的数组或列表的大小时。

在Python中，如果我们通过将一个数组分配给另一个数组来创建一个新数组，那么新数组只是对原始数组的引用。因此，如果我们尝试更改新数组的大小，则会出现上述错误，因为原始数组拥有数据并且更改新数组的大小是不允许的。

为了避免这种情况发生，我们需要在创建新数组或列表时使用.copy()方法或使用numpy库中的np.copy()方法来创建一个新数组。这样，我们将创建一个与原始数组或列表分离的新数组或列表，并可以安全地更改其大小。

另外，值得注意的是，当我们使用Python中的列表或数组时，我们需要始终牢记它们之间的不同之处，以及它们在内存中的存储方式。列表是动态数组，而数组是一段固定内存块，可以存储相同类型的数据。因此，如果我们需要处理大型数据或需要快速执行数学计算，建议使用数组和numpy库。

最后，当我们遇到valueerror: cannot resize this array: it does not own its data时，我们应该检查代码并确保我们正确地初始化并分配内存给新数组或列表。如果需要，我们可以使用.copy()方法来避免这个错误。

### 回答3：
这个错误是由于在尝试更改数组大小时，发现数组并不拥有其数据而引起的。在Python中，ndarray的数据可以由数组本身或从其他对象引用的数据共享。如果数据不是数组本身的，则不能更改数组的大小。

如果想更改一个ndarray的大小，但不拥有其数据，可以使用copy()方法来创建一个新的数组，并在新的数组上进行更改。例如，可以这样做：

import numpy as np

# 创建一个ndarray
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个新的ndarray，并将a的数据复制到该数组中
b = a.copy()

# 更改b的大小
b.resize((3, 2))

# 打印a和b的数据和形状
print(a)
print(b)

运行上述代码片段可以看到，a保持原来的形状和数据不变，而b被改变了大小，成为一个3x2的数组。

此外，也可以像下面这样创建一个拥有自己数据的ndarray：

c = np.array([1, 2, 3, 4, 5], copy=True)

在这种情况下，c将拥有自己的数据，可以对其进行任何更改而不会遇到“cannot resize this array: it does not own its data”的错误。

总之，在更改ndarray的大小之前，一定要检查其是否拥有自己的数据。如果没有，需要使用copy()方法创建一个新数组，并在其上进行更改，或者在创建ndarray时指定copy=True，以便该数组拥有自己的数据。