setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (10,) + inhomogeneous part.
时间: 2023-07-24 21:24:07 浏览: 147
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:
```python
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。