valueerror: ndarray is not c-contiguous

这个错误是因为numpy数组不是按照C语言的连续内存布局存储的。这可能会导致一些函数无法处理该数组。要解决这个问题，可以使用numpy的`ascontiguousarray()`函数将数组转换为C连续数组。例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.ascontiguousarray(a)

# 现在b是C连续数组，可以使用一些函数处理它

另外，如果你使用的是某些需要C连续数组的函数，也可以在函数调用时将数组转换为C连续数组。例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 假设这个函数需要C连续数组
result = some_function(np.ascontiguousarray(a))

相关问题

in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: probabilities are not non-negative

这个错误通常是由于输入的概率数组中包含了负数导致的。numpy.random.choice函数期望一个非负的概率数组作为输入，用于生成随机样本。请检查你的概率数组是否包含了负数，并且确保它们是非负的。如果你无法确定问题所在，可以尝试使用numpy.clip函数将概率数组中的所有元素截断为非负值，例如：

import numpy as np
probs = np.array([0.1, 0.2, -0.3, 0.4, 0.0])
probs = np.clip(probs, 0, None)

这将把概率数组中的所有负数都变成了0。

ValueError: assignment destination is read-only

如果您得到了 "ValueError: assignment destination is read-only" 错误，那么可能是因为您尝试修改 NumPy 数组的只读视图。在 NumPy 中，有些 NumPy 数组的切片是只读视图，不能被修改。当您尝试在只读视图上进行修改时，就会出现该错误。

如果您想要修改 NumPy 数组，请确保您使用的是原始数组，而不是只读视图。您可以使用 `numpy.ndarray.copy()` 方法来创建原始数组的副本，然后对副本进行修改，例如：

# 将RGB颜色通道顺序转换为BGR颜色通道顺序
img = img[...,::-1]
img = img.copy()
img[..., [0, 1, 2]] = img[..., [2, 1, 0]]

这样，您就可以安全地修改 NumPy 数组了。