setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (821,) + inhomogeneous part.

这个错误是由于您试图将一个序列（比如列表）赋值给一个形状不同的NumPy数组时引起的。这可能是由于您的序列的长度与数组的某个维度不匹配导致的。您可以通过检查代码中数组的形状和您试图赋值的序列的长度来解决这个问题。您可能需要使用NumPy的reshape函数来调整数组的形状以适合您的序列。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的代码和上下文。

相关问题

setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (10012,) + inhomogeneous part.

这个错误通常是因为你正在尝试将一个形状不同的序列赋值给一个形状相同的数组。例如，你可能有一个形状为(10012,)的一维数组，但是你尝试将一个形状为(2, 5006)的二维数组赋值给它，这会导致形状不同的错误。

要解决这个错误，你需要确保你正在将与数组形状相同的序列赋值给它。你可以使用NumPy中的reshape()函数来改变你的序列的形状，以确保它与数组的形状相同。另外，你也可以检查一下你的数据是否正确，是否存在形状不匹配的情况。

setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (10,) + inhomogeneous part.

这个错误通常是由于尝试将一个大小不同的列表或数组分配给 NumPy 数组的某个元素而引起的。例如，如果你有一个 NumPy 数组，它的第一个元素是一个长度为 10 的列表，而第二个元素是一个长度为 5 的列表，那么如果你尝试将一个长度为 15 的列表分配给这个数组的第一个元素，就会出现这个错误。

要解决这个问题，你需要确保你的数组的每个元素都具有相同的形状。如果你的数组需要包含不同大小的元素，那么你可以考虑使用 Python 中的列表或元组，而不是 NumPy 数组。

如果你需要使用 NumPy 数组，并且不希望将所有元素都变成相同的形状，那么你可以考虑使用结构化数组。结构化数组允许你在一个数组中存储不同类型和形状的数据。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义一个结构化数组类型
dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])

# 创建一个结构化数组
data = np.array([('Alice', [8.0, 7.5]), ('Bob', [6.0, 7.0]), ('Charlie', [9.0, 9.5])], dtype=dt)

# 访问结构化数组的元素
print(data['name'])
print(data['grades'])

在这个示例中，我们定义了一个结构化数组类型，其中每个元素包含一个字符串和一个长度为 2 的浮点数数组。我们然后创建一个结构化数组，其中每个元素包含一个名字和一些分数。你可以看到，我们可以通过 `data['name']` 和 `data['grades']` 访问结构化数组的元素。