tmp1=np.array([[2,3],[4]]出现了错误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.

这个错误通常是因为在创建数组时，某些元素的维度和其他元素不同导致的。比如，如果你执行以下代码：

import numpy as np

tmp1 = np.array([[2, 3], [4], [5, 6, 7]])

就会出现这个错误，因为 `tmp1` 数组中的第二个元素 `[4]` 的维度和其他元素 `[2, 3]` 和 `[5, 6, 7]` 不同。提示信息中的 `inhomogeneous shape` 指的就是这种不同的维度。

对于你的代码，出现这个错误的原因可能是因为你的数组中的某些元素的维度和其他元素不同。你可以检查一下数组中每个元素的维度，看看是否有不同的地方。如果有，可以将它们统一成相同的维度。

如果你需要更多帮助，请提供完整的代码和错误信息，我可以帮你更好地解决问题。

相关问题

img = np.array(img)报错ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.

非常抱歉，我之前给出的解决方案有误。根据你提供的错误信息，你可以尝试以下代码来解决问题：

import numpy as np

# 将图像转换为RGB格式并转置维度
img = np.asarray(img)
img = img[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))

这样，你就可以将图像转换为RGB格式并重新排列维度。请尝试一下并告诉我是否还有其他问题。

File "D:\403\myworld\modelZIP.py", line 142, in readCSVAll arr=np.array(nested_tuple) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (165,) + inhomogeneous part.

这个错误通常发生在使用numpy库的`np.array()`函数将嵌套的不规则列表转换为numpy数组时。这种情况下，列表中的每个元素长度不一，导致numpy无法将其转换为规则的数组。

您可以使用列表推导式将不规则的嵌套列表转换为元组的嵌套形式，例如：

lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
nested_tuple = tuple(tuple(x) for x in lst)

然后使用numpy库的`np.array()`函数将元组的嵌套形式转换为numpy数组，例如：

import numpy as np

arr = np.array(nested_tuple)

如果您仍然遇到这个错误，请检查列表中的每个元素是否具有相同的形状。如果不是，您可以将其转换为嵌套的元组列表，并使用numpy库的`np.array()`函数转换为numpy数组，这样就可以避免这个错误。