NumPy数组的维数不正确
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在NumPy中，数组的维数是指数组的轴数或维度数。
当出现"NumPy数组的维数不正确"的错误时，意味着数组的维度与所期望的维度不匹配。这可能是由以下几个原因引起的：
- 数组维度不匹配：在进行数组操作时，要求参与操作的数组具有相同的维度。如果数组的维度不同，就会出现维数不正确的错误。解决方法是确保参与操作的数组具有相同的维度，可以使用NumPy的函数如
reshape()、resize()或transpose()来调整数组的维度。 - 数组形状不匹配：除了维度外，数组的形状也需要匹配。形状是指数组在每个维度上的大小。如果数组的形状不匹配，也会导致维数不正确的错误。可以使用NumPy的函数如
reshape()、resize()或broadcast_to()来调整数组的形状。 - 错误的索引或切片：在使用数组的索引或切片操作时，需要确保使用的索引或切片符合数组的维度。如果索引或切片超出了数组的维度范围，就会出现维数不正确的错误。解决方法是检查索引或切片的范围，并确保其在数组的维度范围内。
综上所述，当出现"NumPy数组的维数不正确"的错误时，需要检查数组的维度、形状以及索引或切片操作是否正确，并使用NumPy提供的函数来调整数组的维度和形状。以下是一些相关的腾讯云产品和链接：
- 腾讯云产品：云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）、云数据库MySQL版（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）、云原生容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）
请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
4回答
可恶的腾讯云， CentOS 7.版本，怎么安装MYSQL？那狗屁数据库mariadb,怎么用？
云服务器、官方文档、云数据库 SQL Server、sql、centos
请描述您的问题
标题：CentOS 下 LNMP 环境配置 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2125
安装 MySQL。输入以下命令：
yum install mariadb mariadb-serve
启动 MySQL 服务。输入命令：
service mysqld start
腾讯服务很不负责，那几个命令有用吗?牛头对马嘴！
浏览 1112提问于2018-02-02
1回答
用3D numpy数组中的另一行替换行
python、arrays、numpy
我试图用文本文件中特定列中的已知整数值行(例如: 24行第8列)替换三维数组(用NaN填充)中特定的NaN行。是否有一种方法来执行我在寻找帮助时错过的替换？
我最近的试用代码如下：
import numpy as np
tfile = "C:\...\Lee_Gilmer_MEM_GA_01_02_2015.txt"
data = np.genfromtxt(tfile, dtype=None)
#creation of empty 24 hour global matrix
s_array = np.empty((24,361,720))
s_array[:] = np.
浏览 2提问于2015-07-15得票数 1
回答已采纳
1回答
NumPy整形数组就位
python、numpy
我需要对NumPy数组进行就地调整，所以我更喜欢numpy.resize()模块而不是numpy.reshape()。我发现，如果在所需形状的一个维度中指定-1，numpy.resize()将返回一个具有错误维度的数组。有人知道为什么会这样吗？对数组进行就地调整的另一种方法是什么？
浏览 2提问于2020-06-11得票数 1
1回答
使用NumPy ()进行高级索引并不总是会产生所需的形状
python、numpy、array-broadcasting、numpy-indexing
我有一个代码片段，如下所示：
def slice_table(table, index_vector)
to_index_product = []
array_indices = []
for i, index in enumerate(index_vector):
if isinstance(index, list):
to_index_product.append(index)
array_indices.append(i)
index_product = np.ix_(*to_index_p
浏览 5提问于2022-06-14得票数 0
回答已采纳
2回答
是否有更多的Pythonic/优雅的方式来扩展Numpy数组的维度？
python、arrays、numpy、multidimensional-array
我现在想做的是：
x = x[:, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
基本上，我想把我的Numpy数组扩展到9个维度。或者N个维数，其中N可能是事先不知道的！
有更好的方法吗？
浏览 6提问于2016-10-16得票数 6
回答已采纳
1回答
基于行和列提取大型numpy数组的一部分
python、pandas、numpy
我有超过100万行(确切地说是1,125,000行)和150列numpy数组。我希望能够为它的所有列提取这个数组的某些部分，但是只提取特定的行。例如，第一个子集数组(df)拥有原始大数组的所有列，但只包括(:，56:67，56:67)基本上是第一维度中的所有50，但对于i和j维，只选择56到68片，这将是每列的50乘11乘11 = 6050当重塑成一个粗大的三维数组。考虑到我原来的bdata (1125000,150)的大小，有没有任何节奏式的方法来进行这样的手术？
下面是示例3列数组的示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
浏览 1提问于2022-11-07得票数 1
回答已采纳
2回答
基于多维索引的转置操作
python、numpy、multidimensional-array
当我同时索引多个维度时，我对numpy ndarray遇到了麻烦：
> a = np.random.random((25,50,30))
> b = a[0,:,np.arange(30)]
> print(b.shape)
这里我希望结果是(50,30)，但实际上真正的结果是(30,50)！
有人能给我解释一下吗?我不明白，这个特性在我的代码中引入了大量的bug。谢谢您:)
补充资料：
一维索引工作得很好：
> b = a[0,:,:]
> print(b.shape)
(50,30)
当我换位时：
> a[0,:,0] == b[0,:]
True
浏览 2提问于2017-02-10得票数 0
回答已采纳
1回答
意外行为numpy数组索引
python、numpy、numpy-ndarray
当以某种意想不到的方式执行特定的切片时，numpy数组的形状正在发生变化。
我尝试过几种方法来分割相同的数组，但是细微的差异会导致数组形状的不同结果。
import numpy as np
z = np.zeros((1,9,10,2))
# This makes sense
print(z[...,[1,0]].shape)
# (1, 9, 10, 2)
print(z[0,...].shape)
# (9, 10, 2)
print(z[0:1,...,[1,0]].shape)
# (1, 9, 10, 2)
print(z[0][...,[1,0]].shape)
# (9, 10
浏览 0提问于2019-05-24得票数 3
回答已采纳
3回答
为什么numpy切片会产生一维数组？
python、numpy、multidimensional-array
我正在从YouTube教程中学习numpy。在一段视频中，他证明了
wine_data_arr[:, 0].shape
其中wine_data_arr是从sklearn导入的二维numpy数组。结果是(178,)，他说“这是一个一维数组”。但以数学为例
[1,2,3]
可以表示具有维数2的1×3矩阵。所以我的问题是为什么wine_data_arr[:, 0]是一个一维数组？我想这个定义在某些情况下一定是有用的。那是什么情况？
尝试更具体一些:在编写wine_data_arr[:, 0]时，我提供了两个参数，即:和0，结果是one维度。在编写wine_data_arr[:, (0,4)]时，仍然
浏览 2提问于2022-03-05得票数 -1
回答已采纳
2回答
Numpy:为什么(2,1)数组和垂直矩阵切片的区别不是(2,1)数组
python、arrays、numpy
考虑以下代码：
>>x=np.array([1,3]).reshape(2,1)
array([[1],
[3]])
>>M=np.array([[1,2],[3,4]])
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>y=M[:,0]
>>x-y
array([[ 0, 2],
[-2, 0]])
我直观地认为这应该给出一个0的(2,1)向量。
然而，我并不是说这是应该这样做的，其他一切都是愚蠢的。如果有人能提供一些我可以记住的逻辑，我会很高兴，这样就不会在我的代码中不断产生bug。
请注意，我并不是问我如何才
浏览 11提问于2016-09-26得票数 1
回答已采纳
4回答
如何在没有循环的情况下修改特定位置的二维numpy数组？
python、numpy
我有一个二维numpy数组，我有一个应该设置为特定值的行和列的数组。让我们考虑一下下面的例子
a = array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
我想修改第0,2行和第1,2列的条目。
a = array([[1, 2, 0],
[4, 5, 0],
[7, 8, 9]])
我执行了以下操作，结果是修改了每一行中的每一列序列
rows = [0,1]
cols = [2,2]
b=a[numpy.ix_(rows,columns)]
它导致以下数组修改指定数组的
浏览 47提问于2011-10-14得票数 33
回答已采纳
1回答
Ellipsis如何与ints和片对象以外的索引元素交互？
python、numpy
说
Ellipsis扩展到与x.ndim长度相同的选择元组所需的:对象数。
然而，这似乎只适用于其他索引参数是ints和片对象时。例如，为了实现None的目的，Ellipsis似乎不考虑选择元组长度
>>> import numpy
>>> numpy.zeros([2, 2]).shape
(2, 2)
>>> numpy.zeros([2, 2])[..., None].shape
(2, 2, 1)
>>> numpy.zeros([2, 2])[:, None].shape
(2, 1, 2)
>&g
浏览 4提问于2017-10-24得票数 0
2回答
堆叠2维数组numpy
python、arrays、numpy
假设t是一个维度为(30,5) (或者实际上是(1,30,5))的二维Numpy数组，x也是一个形状为(1000, 5)的Numpy数组。我试图将x中的2-D数据转换为3-D数据，新数组中的每个矩阵都是x中1000行中的30行(连续)。在t和x[:30]的元组上使用np.vstack时，或者
t = np.vstack((t, x[:30]))
我的输出的形状是(60,5)，但我希望它是(2, 30, 5)。我该怎么做呢？
更新:我尝试了dkv的建议，实现如下：
t = np.random.rand(1,30,5)
for i, n in zip(x_data, np.arange(len(x
浏览 2提问于2017-04-14得票数 0
6回答
从一维广播
python、numpy
在NumPy中，是否有一种简单的方法来广播两个维度数组，例如(x,y)和(x,y,z)？NumPy广播通常与上一个维度的维度相匹配，因此通常的广播将无法工作(需要第一个数组才能具有维度(y,z))。
背景:我正在处理图像，其中一些是RGB (shape (h,w,3))，有些是灰度(shape (h,w))。我生成形状为(h,w)的alpha掩码，我想通过mask * im将掩码应用到图像中。由于上面提到的问题，这是行不通的，所以我不得不这样做。
mask = mask.reshape(mask.shape + (1,) * (len(im.shape) - len(mask.shape)))
浏览 2提问于2014-03-24得票数 14
回答已采纳
1回答
用numpy对python中的二维数组进行切片时，数目相同但形状不同
python、arrays、numpy
我在乱搞二维切片，不明白为什么忽略一些缺省值，从原始数组中获取相同的值，但产生不同的输出。双支架和形状改变是怎么回事？
x = np.arange(9).reshape(3,3)
y = x[2]
z = x[2:,:]
print y
print z
print shape(y)
print shape(z)
[6 7 8]
[[6 7 8]]
(3L,)
(1L, 3L)
浏览 3提问于2014-09-07得票数 1
回答已采纳
5回答
NumPy -什么是广播？
python、numpy
我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
回答已采纳
1回答
改进的numpy阵列乘法
python、arrays、numpy、vector
考虑三个numpy数组。每个数字数组都是三维的。我们有数组X，数组Y，数组Z。所有这些数组都是相同的形状。将X、Y和Z的三个匹配元素在同一位置组合在一起，给出一个坐标。我有一个函数(不是python函数，数学函数)，它必须运行在这些位置向量之一上，并将输出放置到另一个名为s的三维数组中。因此，如果数组定义如下：
X = [[[1,2],[3,4]] Y = [[[1,2],[3,4]] Z = [[[1,2],[3,4]]
[[5,6],[7,8]]] [[5,6],[7,8]]] [[5,6],[7,8]]]
然后要测
浏览 0提问于2015-09-05得票数 1
回答已采纳
1回答
在dataset上应用PCA后试图绘制时发出的问题
python-3.x、matplotlib、pca
我试图绘制数据集的主成分分析结果。我的代码只在绘图部分显示了一个问题：
import numpy
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Dataset Description:
# 1. Number of times pregnant
# 2. Plasma glucose concentration a 2 hours in an or
浏览 0提问于2019-06-04得票数 1
回答已采纳
2回答
为什么numpy.resize不能像numpy.reshape那样与'-1‘一起工作？
python、numpy、resize、reshape
我了解到numpy.reshape并不会真正改变数组的形状。好的。我可以使用numpy.resize来代替。这很好。
我的问题是，为什么'-1‘符号不能使用'np.resize'？就像它对‘np.rehape’做的那样...
myarray = np.arange(16)
myarray.resize((4,-1))
给了我
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Trace
浏览 1提问于2020-09-05得票数 0
2回答
使用列表索引的Python数组，但数组维度已置换
python、numpy、numpy-ndarray、array-broadcasting
我尝试使用列表来索引一个数组(有五个维度)。然而，在某些情况下，数组是置换的。
假设a的形状为(3,4,5,6,7)，即，
>>> a = np.zeros((3,4,5,6,7))
>>> a.shape
(3, 4, 5, 6, 7)
使用列表在第三维索引此数组，看起来很正常：
>>> a[:,:,[0,3],:,:].shape
(3, 4, 2, 6, 7)
但是，如果在以下情况下对数组进行索引，则第三维将排列到最左边：
>>> a[0,:,[0,1],:,:].shape
(2, 4, 6, 7)
有人能解释一下
浏览 2提问于2019-03-04得票数 5
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
