array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (13,) + inhomogeneous part.
时间: 2023-10-13 22:01:29 浏览: 54
这个错误通常是由于尝试将一个包含序列的数组分配给另一个数组元素而引起的。错误信息中提到的 "inhomogeneous shape" 意味着你的数组在第一维度上具有不同的形状。这可能是由于你的数组中的某些元素具有不同的形状,或者你在使用过程中对数组进行了不正确的操作。
为了解决这个问题,你可以检查你的数组元素是否具有相同的形状,并确保你在对数组进行操作时使用正确的方法。你还可以尝试使用 numpy 的 reshape() 函数将数组转换为具有相同形状的数组。如果你仍然无法解决问题,可以提供更多的代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions.
这个错误通常是由于在使用numpy中的np.array将list转为array时,list中的元素数量不一致导致的。在将list转为array时,numpy会尝试将所有元素转为同一类型,如果元素数量不一致,则会出现上述错误。解决方法是确保list中的元素数量一致,或者使用np.asarray()或np.asanyarray()并指定dtype=object参数来创建一个包含不同类型元素的数组。
setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions.
这个错误通常是由于在尝试将一个列表转换为数组时,列表中的元素具有不同的形状,导致了维度不一致的错误。例如,当你尝试使用以下代码将一个列表转换为数组时:
y_tests = np.array(y_tests, dtype=np.float32)
你可能会得到一个类似于"ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions."的错误。这是因为y_tests列表中的元素具有不同的形状。
在这种情况下,你需要确保列表中的所有元素具有相同的形状,或者考虑使用其他方法来处理这种不同形状的数据。