setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (1971,) + inhomogeneous part. File "/home/wangjj/Tool/pyCode/readjson_savemat_v104.py", line 377, in main sio.savemat

这个错误通常发生在将一个具有不同形状的序列分配给数组元素时。它提示你的数组在维度 1 后变得不均匀。在你提供的文件 "/home/wangjj/Tool/pyCode/readjson_savemat_v104.py" 的第 377 行，代码中可能存在问题。请检查该行代码，并确保你正在为数组分配正确形状的元素。如果你能提供更多的代码或错误信息，我可以给出更具体的建议。

相关问题

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。

setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (821,) + inhomogeneous part.

这个错误是由于您试图将一个序列（比如列表）赋值给一个形状不同的NumPy数组时引起的。这可能是由于您的序列的长度与数组的某个维度不匹配导致的。您可以通过检查代码中数组的形状和您试图赋值的序列的长度来解决这个问题。您可能需要使用NumPy的reshape函数来调整数组的形状以适合您的序列。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的代码和上下文。