ll the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 16666 and the array at index 1 has size 16665
时间: 2024-02-25 11:53:43 浏览: 28
这个错误提示表明在使用numpy中的`concatenate`函数进行数组拼接时,有两个数组在拼接的轴上的维度不匹配。具体来说,在拼接的轴上,第一个数组的大小是16666,而第二个数组的大小是16665,因此无法完成拼接操作。
解决这个问题的方法是确保要拼接的数组在拼接轴上的维度相同。你可以使用numpy中的`reshape`函数来调整数组的维度,以便满足拼接要求。具体来说,你可以在第二个数组的末尾添加一个维度,使其维度与第一个数组相同,然后再进行拼接操作。
以下是一个示例代码,假设`array1`的大小为(16666, 10),`array2`的大小为(16665, 10):
```
import numpy as np
# 在array2末尾添加一个维度,使其大小为(1, 16665, 10)
array2 = np.expand_dims(array2, axis=0)
# 拼接array1和array2
result = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
```
在上述代码中,`expand_dims`函数用于在array2的第0个维度上添加一个维度,将其大小变为(1, 16665, 10),然后再与array1进行拼接操作。这样,两个数组在拼接轴上的维度就相同了。
需要注意的是,数组拼接时要确保拼接轴上的其他维度大小也相同,否则仍然会抛出维度不匹配的错误。
相关问题
all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 3 and the array at index 1 has size 2
这个错误是由于在使用`np.hstack`函数进行连接时,要求除了连接轴之外的维度必须完全匹配。根据错误信息,你的输入数据在第0维上的大小不匹配。
例如,在以下情况下会引发这个错误:
```python
import numpy as np
input_data_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
output_data_1 = np.array([[10, 11], [12, 13], [14, 15]])
input_data_2 = np.array([[2, 3], [5, 6], [8, 9]])
output_data_2 = np.array([[11, 12], [13, 14], [15, 16]])
A_eq = np.hstack((input_data_1.T, -output_data_1.T, input_data_2.T, -output_data_2.T))
```
在这个例子中,`input_data_1`的大小是3x3,`output_data_1`的大小是3x2,而`input_data_2`的大小是3x2,`output_data_2`的大小也是3x2。由于`output_data_1`和`output_data_2`在第0维上的大小不匹配,所以会引发上述错误。
要解决这个问题,你需要确保输入数据在所有维度上的大小匹配。如果你有任何其他问题或更多的信息,请随时告诉我。
all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 14 and the array at index 1 has size 249
这个错误提示是由于使用`numpy.concatenate`函数进行数组拼接时,拼接的数组在拼接的轴上的维度不匹配导致的。具体来说,在axis=0的轴上,数组的大小不相同,第一个数组大小为14,而第二个数组大小为249。
为了解决这个问题,我们需要保证拼接的数组的大小在拼接轴上具有相同的维度。可以通过对其中一个数组进行切片操作,或者使用`numpy.reshape`函数来改变数组的大小,使其能够与另一个数组在拼接轴上具有相同的维度。
例如,如果我们想要将大小为14的数组`a`和大小为249的数组`b`在axis=0的轴上进行拼接,可以使用以下代码:
```
import numpy as np
# 创建大小为14的数组a
a = np.random.rand(14, 2)
# 创建大小为249的数组b
b = np.random.rand(249, 2)
# 将大小为14的数组a在axis=0的轴上进行重复,使其大小与数组b的大小相同
a_repeated = np.repeat(a, 18, axis=0)
# 将两个数组在axis=0的轴上进行拼接
result = np.concatenate((a_repeated, b), axis=0)
```
在上述代码中,我们使用了`numpy.repeat`函数将大小为14的数组`a`在axis=0的轴上进行了重复,使其大小与数组`b`的大小相同,从而使得两个数组在axis=0的轴上具有相同的大小。最终结果存储在`result`变量中。