ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 3 dimension(s)这个要怎么改
时间: 2024-03-03 08:48:30 浏览: 31
这个错误一般是由于输入的两个数组的维度不相同导致的。你需要检查一下这两个数组的维度,然后将它们调整为相同的维度。
如果你想要将第一个数组的维度从2改为3,可以使用 np.expand_dims() 函数将其扩展为3维。例如:
``` python
import numpy as np
# 假设第一个数组是 arr1,第二个数组是 arr2
arr1 = np.array([[1,2],[3,4]])
arr2 = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
# 使用 np.expand_dims() 函数将 arr1 扩展为3维
arr1 = np.expand_dims(arr1, axis=0)
# 现在 arr1 和 arr2 的维度相同了
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
```
这样就可以将两个数组拼接在一起了。注意,np.expand_dims() 函数会在指定的轴上增加一个新的维度,这里我们指定的是 axis=0,表示在第0个轴上增加一个新的维度。
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ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 3 dimension(s) and the array at index 1 has 2 dimension(s) A=np.vstack((w.T,wp))
这个错误通常是由于两个数组的维度不匹配而导致的。在你的代码中,你正在尝试将两个数组垂直堆叠起来,但是第一个数组有3个维度,而第二个数组只有2个维度,因此引发了这个错误。
解决这个问题的方法是将两个数组的维度进行匹配。你可以在第二个数组中添加一个维度来匹配第一个数组,使它们的维度相同。例如,使用np.newaxis来添加一个新的维度:
```
A = np.vstack((w.T, wp[np.newaxis, :]))
```
这将在第二个数组中添加一个新的维度,并将其转换为一个形状为(1, n)的数组,其中n是第二个数组的长度。现在,两个数组的维度相同,你就可以成功地将它们垂直堆叠起来。
上面代码报错 ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
如果您遇到了 `ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions` 错误,那么您可以尝试对标签进行维度变换,以使它们具有相同的维度。以下是一个示例代码,展示了如何将标签从一维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import ndcg_score
# 生成样本标签
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1, 1, 3, 2, 4])
# 将标签转换为 multiclass-multioutput 格式
classes = np.unique(np.concatenate((y_true,y_pred)))
y_true = label_binarize(y_true, classes=classes).reshape((-1, len(classes)))
y_pred = label_binarize(y_pred, classes=classes).reshape((-1, len(classes)))
# 计算 NDCG 值
ndcg_result = ndcg_score(y_true, y_pred, k=5)
print(ndcg_result)
```
在这个示例中,我们首先使用 `label_binarize` 函数将标签转换为 `multiclass-multioutput` 格式,然后使用 `reshape` 函数将它们的维度变换为相同的二维数组。最后,我们将转换后的标签传入到 `ndcg_score` 函数中计算 NDCG 值。