python使用np.asarray时报错ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 3
时间: 2023-11-19 13:55:02 浏览: 150
这个错误通常是由于尝试将不同长度的序列转换为NumPy数组而引起的。在使用np.asarray()时,如果传递给它的序列中有不同长度的子序列,它将无法将它们转换为NumPy数组。解决这个问题的方法是确保传递给np.asarray()的序列中的所有子序列都具有相同的长度。
如果您需要将不同长度的序列转换为NumPy数组,可以考虑使用np.array()而不是np.asarray()。np.array()可以处理不同长度的序列,但会将它们转换为对象数组,而不是具有相同形状的多维数组。
相关问题
con = np.array(contours) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (84,) + inhomogeneous part.
这个错误说明在将`contours`转换为NumPy数组时出现了问题。出现这个错误的原因是`contours`中的元素具有不同的形状,导致无法创建一个均匀形状的NumPy数组。
要解决这个问题,你可以尝试使用`np.vstack()`函数来垂直堆叠`contours`中的元素,以创建一个具有一致形状的NumPy数组。示例如下:
```python
import numpy as np
con = np.vstack(contours)
con[:, 0] *= factor
```
通过`np.vstack(contours)`,我们将`contours`中的元素垂直堆叠成一个NumPy数组`con`,然后可以对`con[:, 0]`进行操作。请确保`factor`是一个数值类型的变量,并且与`con[:, 0]`的形状相匹配。
exps = np.array(exps) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (100, 5) + inhomogeneous part.
这个错误通常是因为你尝试将一个不规则的列表转换为 NumPy 数组。这通常发生在列表中有不同长度的子列表。例如:
```python
my_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
my_array = np.array(my_list)
```
会产生类似这样的错误:
```
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.
```
在这种情况下,你可以考虑使用 Pandas 库的 DataFrame 类型,它可以处理不同长度的子列表。例如:
```python
import pandas as pd
my_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
my_dataframe = pd.DataFrame(my_list)
my_array = my_dataframe.values
```
如果你需要进一步帮助,请提供更多的上下文和代码。
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