all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 14 and the array at index 1 has size 249
时间: 2024-02-27 10:56:26 浏览: 133
这个错误提示是由于使用`numpy.concatenate`函数进行数组拼接时,拼接的数组在拼接的轴上的维度不匹配导致的。具体来说,在axis=0的轴上,数组的大小不相同,第一个数组大小为14,而第二个数组大小为249。
为了解决这个问题,我们需要保证拼接的数组的大小在拼接轴上具有相同的维度。可以通过对其中一个数组进行切片操作,或者使用`numpy.reshape`函数来改变数组的大小,使其能够与另一个数组在拼接轴上具有相同的维度。
例如,如果我们想要将大小为14的数组`a`和大小为249的数组`b`在axis=0的轴上进行拼接,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
# 创建大小为14的数组a
a = np.random.rand(14, 2)
# 创建大小为249的数组b
b = np.random.rand(249, 2)
# 将大小为14的数组a在axis=0的轴上进行重复,使其大小与数组b的大小相同
a_repeated = np.repeat(a, 18, axis=0)
# 将两个数组在axis=0的轴上进行拼接
result = np.concatenate((a_repeated, b), axis=0)
```
在上述代码中,我们使用了`numpy.repeat`函数将大小为14的数组`a`在axis=0的轴上进行了重复,使其大小与数组`b`的大小相同,从而使得两个数组在axis=0的轴上具有相同的大小。最终结果存储在`result`变量中。
相关问题
all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 3 and the array at index 1 has size 2
这个错误是由于在使用`np.hstack`函数进行连接时,要求除了连接轴之外的维度必须完全匹配。根据错误信息,你的输入数据在第0维上的大小不匹配。
例如,在以下情况下会引发这个错误:
```python
import numpy as np
input_data_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
output_data_1 = np.array([[10, 11], [12, 13], [14, 15]])
input_data_2 = np.array([[2, 3], [5, 6], [8, 9]])
output_data_2 = np.array([[11, 12], [13, 14], [15, 16]])
A_eq = np.hstack((input_data_1.T, -output_data_1.T, input_data_2.T, -output_data_2.T))
```
在这个例子中,`input_data_1`的大小是3x3,`output_data_1`的大小是3x2,而`input_data_2`的大小是3x2,`output_data_2`的大小也是3x2。由于`output_data_1`和`output_data_2`在第0维上的大小不匹配,所以会引发上述错误。
要解决这个问题,你需要确保输入数据在所有维度上的大小匹配。如果你有任何其他问题或更多的信息,请随时告诉我。
all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 6 and the array at index 1 has size 0
这个错误是由于在使用numpy中的concatenate函数进行拼接时,沿着拼接轴的维度大小不匹配导致的。具体来说,在你的代码中,你试图将两个数组沿着第一个维度拼接,但是第一个数组的第一个维度大小为6,而第二个数组的第一个维度大小为0,这就导致了维度不匹配的错误。解决这个问题的方法是确保所有要拼接的数组在拼接轴上的维度大小相同。你可以检查一下你的代码,看看哪个数组在创建时没有正确地初始化或者处理。