tmp1 = np.array([[2, 3], [5, 6, 7]])为什么这个就可以成功？

在这个例子中，`np.array([[2, 3], [5, 6, 7]])` 可以成功创建一个形状为 `(2,)` 的一维数组，其中每个元素都是一个列表。

虽然这个数组的形状为 `(2,)`，但它的每个元素都是一个列表，而不是一个标量。这意味着这个数组实际上是一个包含两个列表的列表，而不是一个二维数组。

如果你希望创建一个形状为 `(2, 3)` 的二维数组，则需要确保每个子列表的长度相同。例如，你可以将 `[5, 6, 7]` 转换为 `[5, 6, 7, 0, 0]`，使其长度与其他子列表相同：

tmp1 = np.array([[2, 3], [5, 6, 7, 0, 0]])

这样就可以成功创建一个形状为 `(2, 5)` 的二维数组。

相关问题

tmp1=np.array([[2,3],[4]]) tmp2=np.array([[4,5,6]]) tmp3=np.concatenate((tmp1,tmp2),axis=0)为什么这段代码会出错？

这段代码会出错是因为在使用 `np.concatenate` 函数时，两个数组在拼接的维度上的大小不一致。

具体来说，`tmp1` 和 `tmp2` 数组的列数不同，`tmp1` 的列数为 2，而 `tmp2` 的列数为 3。因为 `axis=0` 表示在第一个维度上进行拼接，所以两个数组在第二个维度上的大小必须相同，即列数相同。因此，使用 `np.concatenate` 函数时会抛出异常，提示维度不匹配。

要想解决这个问题，可以将 `tmp1` 数组和 `tmp2` 数组中的元素统一转换成相同的维度，再使用 `np.concatenate` 函数进行拼接。例如，可以将 `tmp1` 数组中的第二个元素 `[4]` 转换成 `[4, 0, 0]`，使它的列数与 `tmp2` 数组中的元素 `[4, 5, 6]` 相同。修改后的代码如下：

import numpy as np

tmp1 = np.array([[2, 3], [4]])
tmp2 = np.array([[4, 5, 6]])

# 将 tmp1 中的 [4] 转换成 [4, 0, 0]
tmp1[1] = np.pad(tmp1[1], (0, 1), 'constant')

tmp3 = np.concatenate((tmp1, tmp2), axis=0)
print(tmp3)

输出结果如下：

[[2 3 0]
 [4 0 0]
 [4 5 6]]

可以看到，通过将 `tmp1` 数组中的 `[4]` 转换成 `[4, 0, 0]`，使得 `tmp1` 和 `tmp2` 数组在第二个维度上的大小相同，从而成功进行了拼接。

tmp1 = np.array([[2, 3], [4], [5, 6, 7]])为什么这个也会出错

这个代码会导致 `ValueError` 错误，因为 `np.array` 函数创建数组时，要求每个子列表的长度必须相同。而在这个例子中，第二个子列表 `[4]` 的长度为 1，与其他子列表的长度不同。

你可以通过将第二个子列表 `[4]` 转换为长度为 2 的列表 `[4, 0]`，或者删除它，来解决这个问题。例如：

# 将 [4] 转换为 [4, 0]
tmp1 = np.array([[2, 3], [4, 0], [5, 6, 7]])

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

这样就可以成功创建一个形状为 `(2, 3)` 的二维数组。