label = np.array(label).astype('category') ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (5,) + inhomogeneous part.

这个错误通常是由于数组中包含了不同类型的数据导致的。在这种情况下，你需要确保所有数据类型都是相同的。例如，如果你的数组中包含字符串和数字，你需要将所有字符串转换为数字或将所有数字转换为字符串。

你可以尝试使用astype()方法将数组中的所有数据类型转换为相同的类型。例如，如果你的数组中包含字符串和数字，你可以将所有字符串转换为数字：

import numpy as np

# 假设label是包含字符串和数字的数组
label = np.array(label).astype('int')

或者将所有数字转换为字符串：

import numpy as np

# 假设label是包含字符串和数字的数组
label = np.array(label).astype('str')

如果你无法确定数组中包含哪些类型的数据，请使用type()函数检查每个元素的类型。例如：

for element in label:
    print(type(element))

这将打印出数组中每个元素的类型，以便你确定应该将它们转换为哪种类型。

相关问题

scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = list(label_trainnn.values()) label = np.array(label).astype('category')报错 label = np.array(label).astype('category') ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (5,) + inhomogeneous part.

这个错误是因为你将一个含有多个元素的序列赋给了一个数组元素。在这里，你可能需要检查一下 `label_trainnn.values()` 是否返回一个序列，其中每个元素都是一个序列。如果是这样，你需要将 `label_trainnn.values()` 转换为一个一维数组或者一个列表，以便将其作为 `np.array()` 的输入。你可以尝试使用 `np.ravel()` 函数或者 `list()` 函数对 `label_trainnn.values()` 进行转换，例如：

label = np.array(label_trainnn.values()).astype('category').ravel()

或者

label = list(label_trainnn.values())
label = np.array(label).astype('category')

这两种方法都可以将 `label_trainnn.values()` 转换为一个一维数组或者一个列表。

con = np.array(contours) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (84,) + inhomogeneous part.

这个错误说明在将`contours`转换为NumPy数组时出现了问题。出现这个错误的原因是`contours`中的元素具有不同的形状，导致无法创建一个均匀形状的NumPy数组。

要解决这个问题，你可以尝试使用`np.vstack()`函数来垂直堆叠`contours`中的元素，以创建一个具有一致形状的NumPy数组。示例如下：

import numpy as np

con = np.vstack(contours)
con[:, 0] *= factor

通过`np.vstack(contours)`，我们将`contours`中的元素垂直堆叠成一个NumPy数组`con`，然后可以对`con[:, 0]`进行操作。请确保`factor`是一个数值类型的变量，并且与`con[:, 0]`的形状相匹配。