错误使用 reshape 大小参数必须为整数标量

这个错误通常表示你使用了一个不是整数的值来指定数组的大小。请确保你在调用 reshape 函数时传入整数标量作为参数。如果你传入的是一个浮点数，可以尝试将其转换为整数，例如使用 int() 函数或者进行四舍五入。如果你传入的是一个数组，你可以使用 np.prod() 函数计算出它的元素数量，然后将其转换为整数来指定数组大小。

相关问题

错误使用 reshape 大小参数必须为整数标量。

这个错误是因为 reshape 函数的大小参数必须是一个整数标量，而不是一个数组或变量。

解决方案：

确保大小参数只是一个整数标量。

例如，如果想将一个 4x4 的矩阵转换为一个长度为 16 的一维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

m = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
arr = np.reshape(m, 16)
print(arr)

输出：

[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]

注意，reshape 函数的第二个参数是可选的，如果不指定，reshape 将数组转换成一个多维数组。

如果在reshape函数中使用了一个不是整数标量的大小参数，例如使用numpy.arange(15)查找10以内的奇数，并使用numpy.reshape((5,2))将这个数组改变为一个5x2的数组，就会出现 "TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an integer" 这样的错误。

import numpy as np

arr = np.arange(15)
odds = arr[arr % 2 == 1]
new_arr = np.reshape(odds, (5, 2))
print(new_arr)

会出现以下错误：

TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an integer

为了解决这个问题，需要将大小参数改为整数值：

import numpy as np

arr = np.arange(15)
odds = arr[arr % 2 == 1]
new_arr = np.reshape(odds, (5, 2).astype(int))
print(new_arr)

输出：

[[ 1  3]
 [ 5  7]
 [ 9 11]
 [13  0]
 [ 0  0]]

你写的程序报这个错误错误使用 reshape 大小参数必须为整型实数。

这个错误通常是由于在使用 reshape 函数时，传递的参数不是整数类型导致的。你需要确保传递给 reshape 函数的参数是整数类型。你可以尝试将参数转换为整数类型来解决这个问题。例如，在 Python 中，你可以使用 int() 函数将一个浮点数转换为整数，如下所示：

import numpy as np

# 创建一个 1x6 的数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 将数组形状改为 2x3，参数必须为整数类型
new_arr = arr.reshape((2, 3))

print(new_arr)

如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，这样我才能更好地理解你的问题并提供更准确的帮助。