ValueError:操作数无法与形状一起广播(720,1280) (720,1281)
这个错误是由于操作数的形状无法进行广播导致的。广播是指在进行元素级操作时，如果两个操作数的形状不完全匹配，NumPy会自动调整形状以使其能够进行操作。然而，在这种情况下，由于操作数的形状不兼容，无法进行广播。
要解决这个错误，可以考虑以下几个方面：
- 检查操作数的形状：确保操作数的形状是正确的，并且可以进行广播。在这个错误中，操作数的形状分别为(720,1280)和(720,1281)，它们的列数不匹配，因此无法进行广播。可以尝试调整操作数的形状，使其匹配。
- 检查数据类型：确保操作数的数据类型是兼容的。如果操作数的数据类型不匹配，也会导致广播失败。可以使用NumPy的astype()方法将操作数的数据类型转换为兼容的类型。
- 检查其他操作数：如果在进行多个操作时出现广播错误，可能是其他操作数的形状或数据类型不匹配导致的。需要逐个检查所有操作数，并确保它们都能够进行广播。
关于广播的更多信息，可以参考腾讯云的文档：NumPy 广播。
请注意，以上答案仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。
相关·内容
1回答
numpy阵列的光谱质心
、、、、
我有一个.wav文件(在本例中称为"piano2.wav")。
我想找到巨蟒的光谱质心。
使用这里的另一篇文章中的代码，我有一个函数：
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
magnitudes = np.abs(np.fft.rfft(x))
length = len(x)
freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length/
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
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问题相当简单。给定256×256灰度图像，我想返回基于阈值的颜色图像。
所以我在想：
img=whatever # 2D array of floats representing grayscale image
threshold=0.5
color1=[1.0,0.0,0.0]
color2=[0.0,0.0,1.0]
newImg=np.where(img>threshold,color1,color2)
然而，我得到了臭名昭著的答案："ValueError:操作数不能与形状(500,500) (3) (3，)一起广播。“
哈?我真的希望能给出一个阵列形状(500,500,3
浏览 1提问于2018-07-12得票数 4
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我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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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
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数组具有以下维度：dists：(500,5000) train：(5000，) test:(500,500，)
为什么前两个语句会抛出一个错误，而第三个语句工作得很好？
dists += train + test
错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误：ValueError: operands could not be broadcast t
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
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我的怀疑是关于在矮胖的文档中。
y = np.arange(35).reshape(5,7)
这是我想澄清的行动：
y[np.array([0,2,4]),1:3]
根据医生的说法：
“实际上，该切片被转换为一个索引数组np.array([1,2]) (shape (1,2))，该索引数组与索引数组一起广播以生成一个形状数组(3，2)。”
这不起作用，所以我假设它不是等价的。
y[np.array([0,2,4]), np.array([1,2])]
------------------------------------------------------------------------
浏览 7提问于2015-07-31得票数 2
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1回答
我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
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我定义了一个二维数组如下：
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中，我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是，运行该程序会出现以下错误
predict_result:，ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误？
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
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3回答
我想要绘制两个变量的实函数的曲面，其中包含矩阵，但否则函数是实的。当我试图运行代码时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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我对蟒蛇很陌生，所以请友好一点。
我正在尝试将两个Numpy数组与np.logical_or函数进行比较。当我运行下面的代码时，
Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)行语句
ValueError:操作数不能与形状一起广播(2501,2501)
data = 1st Array
data2 = 2nd Array
Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)
Percentile = np
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
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我使用plot_diagnostics绘制ARIMA模型。
我的代码是
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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2回答
我的广播错误如下：
ValueError:操作数不能与形状一起广播(84,36) (84,36,210,45)
有办法绕过这件事吗？我尝试使用np.transpose()来改变索引，以便遵守广播规则，但不知怎么的，我得到的答案已经不正确了。np.transpose()在这里真正做了什么？
浏览 3提问于2020-12-05得票数 0
1回答
我已经多次使用numpy.where()了，我一直在想中的以下语句
x，y和条件需要广播到某种形状。
我明白为什么这对于x和y都是必要的。我们希望从这两个数组中组装得到的数组，因此它们应该可以广播到相同的形状。但是，我不明白为什么这对条件也如此重要。这只是决策规则。假设我有以下三种形状：
condition = (100,)
x = (100, 5)
y = (100, 5)
result = np.where(condition, x, y)
这会导致ValueError，因为“操作数不能一起广播”。据我理解，这个表达式应该工作得很好，因为我合成
浏览 4提问于2020-03-27得票数 4
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我从本文中引用来使用DataFrame.mul。
我的问题代码是
df.mul(weight)
其中权重为形状为(17L，1L)的“numpy.ndarray”数据类型，打印结果为
[[ 2.37005330e-07]
[ 2.80515078e-07]
[ 2.80267682e-07]
[ 2.79124521e-07]
[ 2.01799847e-07]
[ 2.71495529e-07]
[ 2.81640566e-07]
[ 2.30099310e-07]
[ 1.95221059e-07]
[ 2.10244387e-07]
[ 2.824
浏览 0提问于2016-04-13得票数 1
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2回答
考虑以下MWE：
import numpy as np
n=2
N = 6
a = np.random.randint(0,10,size=(N,1))
b = np.random.randint(0,10,size=(N,n))
c = np.random.randint(0,10,size=(n,N,5))
例如，c是(随机召回)：
array([[[7 5 1 7 0]
[2 8 2 1 4]
[0 4 1 7 3]
[1 6 6 9 6]
[9 6 0 0 2]
[9 6 0 6 7]]
[[0 3 9 0 3]
[4 7 5 3 8]
[8 0 6 7
浏览 5提问于2021-05-20得票数 1
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import numpy as np
G1 = np.array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]],)
G1_Compare = G1 > 4
print(G1[G1_Compare])
输出：
[ 5 6 7 8 9 10 11]
我确实理解这是做什么的，但我只是不明白这里发生了什么操作。
幕后到底发生了什么？
另外，为什么它不打印false元素呢？
浏览 2提问于2020-12-06得票数 0
我正试图了解numpy的广播如何影响np.allclose的输出。
>>> np.allclose([], [1.])
True
我不明白这是为什么，但这并不是：
>>> np.allclose([], [1., 2.])
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (0,) (2,)
这里有什么规定？我在中找不到任何关于空数组的信息。
浏览 6提问于2016-07-12得票数 2
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1回答
我认为@是dot方法的缩写。是什么促使设计决定用形状()的数组来阻止乘法
In [6]: a = np.ones((2,1))
In [7]: a.dot(1)
Out[7]:
array([[ 1.],
[ 1.]])
In [8]: a @ 1
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-in
浏览 3提问于2016-01-26得票数 3
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1回答
我需要一次生成许多样本，这些样本具有相同的分布类型，但参数不同。我尝试了以下代码：
a = np.array([1,2,3])
size = 5
sample = sps.norm.rvs(size=size, loc=a)
但我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Users/<me>/.pyenv/versions/study/lib/python3.5/site-packages/scipy/st
浏览 16提问于2017-03-16得票数 2
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我正在用Google Colab做一个python程序，在这个Colab中，我想创建一个函数，它发送两个Numpy数组，一个panda Dataframe和一个字符串到一个Numpy矢量化函数。当我执行这段代码时，我得到以下错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (6501398,) (6501398,) (462650,11) ()。
下面是我使用的代码：
def calc_gem_bouwjaar(postcode_van_ascii, postcode_tot_ascii, BAG_group
浏览 0提问于2020-05-12得票数 0
我想用下面的方法将一个5x1矩阵乘以1x1矩阵。每次它都会给出以下错误 ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) 这是我正在尝试的方法。请在这里帮助我调试具体的实例 >>> m = np.ones(5)
>>> x = np.ones(1)
>>> m.shape
(5,)
>>> x.shape
(1,)
>&
浏览 1288提问于2020-07-03得票数 0
我有两个(2000，10)矩阵：weight_values包含一组值，weight_indexes包含一组整数，用作新矩阵的索引。 我想使用weight_indexes从一个新的(2000,2000)零矩阵中选择条目，然后将这些列设置为值矩阵中的值。 例如，这样做可以得到我想要的东西： weights = np.zeros((2000, 2000))
for i in range(weight_indexes.shape[0]):
weights[i, weight_indexes[i]] = weight_values[i] 但是，当我尝试使用数组索引执行此操作时，它不起
浏览 40提问于2021-11-02得票数 1
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我想将噪声添加到均匀矩阵中，我使用的代码是：
import numpy as np
s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512)
s2 = np.reshape(s, (512,512))
s2 =s2+11*np.ones((515,512))
它会给出以下错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512)
这里的问题在哪里？
浏览 0提问于2020-10-19得票数 0
2回答
我有一个巨蟒列表，其中包括90900条nparray形状的(299, 299, 3)。我试图将此列表转换为numpy数组。
X_trains = np.asarray(X_train).reshape((len(X_train),299,299,3))
但是，这给了我一个错误：
ValueError:无法广播输入数组从形状(299,299,3)到形状(299,299)
我假设导致错误的代码部分是np.asarray，有什么方法可以解决这个问题吗？
全错误代码：
ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-3
浏览 4提问于2017-04-08得票数 2
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2回答
我正在尝试从我已经提取的数据中训练GMM-UBM模型，以便用SIDEKIT进行情感识别(与说话人识别基本相同)。我也不理解HDF5特性文件系统)。我的数据是具有形状的ndarray ( 1101 ,78) [78是声学特征的数目，1101是特征向量(帧)的数目。
ubm = sidekit.Mixture()
llks = ubm.EM_uniform(anger, distribNb, iteration_min=3, iteration_max=10, llk_gain=0.01, do_init=True)
引发的错误是：
line 394, in _compute_all
s
浏览 8提问于2017-05-10得票数 1
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今天，我注意到代码中有一些奇怪的地方，并发现在某些情况下，它一直运行到执行以下内容：
my_list = [0] + np.array([])
其结果是my_list如下：
array([], dtype=float64)
一开始，我很困惑，因为我了解到解释器首先将列表转换为numpy数组，然后尝试广播操作：
>>> np.array([0]) + np.array([])
array([], dtype=float64)
我对这种行为有一些疑问：
为什么是广播？
如果python抛出一个错误，至少对于列表被转换并消失的特殊情况，难道不是更好吗？
谢谢您的澄清
浏览 2提问于2019-11-14得票数 6
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2回答
我相信这是一个非常基本的问题。然而，即使在阅读了几个教程页面和之后，我仍然不能理解numpy数组中的加法逻辑。例如，考虑以下内容：
In [5]: a = np.array([1, 2, 3])
In [6]: b = np.array([1, 2, 3, 4])
In [7]: a + b
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
浏览 18提问于2017-01-15得票数 1
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我得到了一个错误，ValueError:无法广播输入数组从形状(450,1000,3)到形状(400,500,3) .I编写的代码，
img = cv2.imread("photo.png")
photo = cv2.imread("photo1.png")
img[0:400, 0:500, :] = photo
以前，我写了密码
img = cv2.imread("photo.png")
photo = cv2.imread("photo1.png")
img_height = photo.shape[0]
img_width
浏览 3提问于2018-01-04得票数 0
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1回答
我不能改变numpy数组的形状
dataset[i].shape # (1134, )
dataset[i] = dataset[i].reshape((18, 63))
ValueError: could not broadcast input array from shape (18,63) into shape (1134)
浏览 1提问于2020-12-16得票数 0
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我正在寻找一个关于广播规则和乘法因子的numpy.dot方法的一点澄清。我已经创建了两个形状数组(2，)和(3)，它们可以通过添加一个新的轴(3,1形状)来乘以，但是即使添加了一个新的轴并变成(3,1)形状，它也不能通过np.dot方法实现。以下是完成的小测试。
x_1 = np.random.rand(2,)
print(x_1)
x_2 = np.random.rand(3,)
print(x_2)
> [ 0.48362051 0.55892736]
> [ 0.16988562 0.09078386 0.04844093]
x_8 = np.dot(x_1, x_
浏览 1提问于2017-06-18得票数 0
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1回答
下面的代码产生下列值错误。
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (8,8) (64,)
当我将“训练”数据集从10个图像扩展到100个时，它第一次出现了。解释器似乎告诉我，我不能对这些数据点执行任何坐标操作，因为其中一个坐标对缺少一个值。这一点我无可争辩。不幸的是，我的工作并没有完全成功。我尝试插入一个if条件，后跟一个continue语句(即，如果这个特定的坐标出现，它应该从循环的顶部继续)。翻译不喜欢这个想法，并低声说了些话，说这句话的真实性并不像我想的那么简单。它建议我尝试a.any()或a.a
浏览 9提问于2017-01-12得票数 0
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我有一个图像"img_carree“，我想要更改(大小为427x427，每个像素带有RGB值)
M = np.array(img_carree)
M.shape #return(427,427,3)
我也有一个彩色对象
color = (255,255,0)
因此，我试图检查图像的每个像素与颜色之间的相关性，并将其存储在一个新的numpy数组中。
F = M
for i in range(427):
for j in range(427):
F[i][j] = np.corrcoef(M[i][j], np.array(color))
浏览 1提问于2022-03-12得票数 1
1回答
假设我有一个数字数组的形状(720,1280):grid = np.zeros((720, 1280))
然后我有一个元组列表，如下所示：x_y_pairs_to_activate = [(241, 623), (390, 143), (313, 406)]
如何将元组列表转换为掩码，从而激活相应的坐标？
grid[x_y_pairs_to_activate] = 1 # something like that
浏览 2提问于2016-04-14得票数 1
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我一直在使用Keras (Version1.1.1) LSTM和Theano作为后端，没有任何问题。现在，我想切换到Tensorflow (0.8.0版)，无法获得一个简单的示例来工作。这个问题可以归结为以下从复制的代码片段。
from keras.layers import LSTM
import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()
with my_graph.as_default():
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64))
y = LSTM(32)(x)
在执
浏览 4提问于2016-11-23得票数 0
1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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2回答
将数组除以标量数组
、、、
如果我有一个数组，A，具有形状(n，m，o)和一个数组，B，具有形状(n，m)，是否有一种方法可以将a，m处的每个数组除以Bn，m处的标量，而没有列表理解？
>>> A.shape
(4,173,1469)
>>> B.shape
(4,173)
>>> # Better way to do:
>>> np.array([[A[i, j] / B[i, j] for j in range(len(B[i]))] for i in range(len(B))])
列表理解的问题是，它很慢，它不返回数组(所以您必须np.arr
浏览 2提问于2014-02-02得票数 1
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1:我有两个形状不同的numpy数组，我想从结果操作中获得均方误差。numpy数组具有不同的形状，作为训练的一部分，我有一个独立于预测numpy数组的验证集，但预测集是从numpy数组构建的。 2:我曾尝试使用torch.Tensor.repeat()作为扩大预测集的方法，但我缺乏有效地进行重复的正确数学方法。 3:训练方法： def train(net, x_train, x_opt, BATCH_SIZE, EPOCHS, input_dim):
outputs = 0
mse = 0
optimizer = optim.SGD(net.parameters(),
浏览 15提问于2020-07-14得票数 0
我正在处理一个线性回归编码问题，在试图对特征矩阵部分进行编码时，我得到了这个错误。你能帮我纠正一下吗？
"C:\Users\visha\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\nose\case.py"，跟踪(最近一次调用)：文件第197行，在runTest self.test(*self.arg)文件"C:\Users\visha\machinelearning\test.py“中，第22行，在test_compute_Phi Phi = compute_Phi(x,2)文件第30行，在compute_P
浏览 4提问于2019-09-20得票数 0
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2回答
我有一个张量的大小(1000，30，16，16)。我在做如何使它正常化的实验。我试图在不同的情况下正常化，可能是频率轴等等。
以下工作：
a = np.random.rand(1000, 30, 16, 16)
a - a.mean(axis=(0, )) #==> it works
a - a.mean(axis=(0, 1)) #==> successful broadcast
a - a.mean(axis=(0, 1, 2)) #==> works well
a - a.mean(axis=(0, 1, 2, 3)) #==> succesful broadca
浏览 2提问于2019-07-16得票数 0
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2回答
多元阵与矩形矩阵
、、、
我想要从元素上乘一个形状数组(10)和一个形状矩阵(10,20)，基本上每个列都乘以这个数组。
但我有
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (20,) (20,10)
当我使用(10,10)矩阵和(10，)数组时，它确实有效。
我不喜欢用for循环来优化算法所花费的时间。(这个数组/矩阵运算在许多其他循环中非常深入)
浏览 4提问于2016-08-12得票数 0
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1回答
我有一个熊猫系列，每一行是一个列表序列，包含50个时间步骤作为输入，另一个序列包含对应的10个时间步骤序列作为输出。它们的头部形状分别为(5 )。我希望将训练数据转换为形状(n_samples，50，1)，并将测试数据转换为形状(n_samples，10)，以便将其提供给多到多LSTM模型。我已经尝试了几种关于Stackoverflow的方法，但似乎没有一种方法适合我。不管我做什么，我都会犯错误：
ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type list).
浏览 4提问于2020-08-26得票数 1
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考虑到以下代码：
def to_l(pos_probs, threshold):
return (pos_probs >= threshold).astype('int')
thresh = np.arange(0, 0.2, 0.1)
print(thresh)
这样做是可行的：
print([to_l([0.2,0.3], w) for w in thresh])
结果：
[0. 0.1]
[array([1, 1]), array([1, 1])]
但这并不是：
[to_l([0.2,0.3], w) for w in [0.,0.1]]
但这并不是：
浏览 5提问于2020-09-25得票数 0
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3回答
我有一个包含浮动的2列的数据文件。我首先排除列包含零的行，然后希望检查每一行的元素是否相等。
我试过：
df.loc[(df['col1'] != 0.0) & (df['col2'] != 0.0), 'Error'] = np.where(assert_almost_equal(df['col1'], df['col2']), 'Not equal', '')
结果是：
ValueError: The truth value of a Series is ambiguou
浏览 0提问于2018-04-02得票数 2
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2回答
下面的代码在Python 3.8.3中给出了一个错误： import numpy as np
a = np.random.rand(10, 5, 2)
b = np.random.rand(10, 5)
c = a/b 带错误 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,5,2) (10,5) 但是这两个形状应该是兼容的，对吧？我可以通过使用b:，:，None来让除法工作，但是Numpy page on broadcasting没有给出任何额外的语法应该是必要的指示。也许我快疯了，但我可以发誓我以
浏览 13提问于2020-07-03得票数 0
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无生气的广播
、、
我才刚开始学习朗皮，我正在读关于朗皮的辅导课。我的问题与广播何时发生有关。
正如中所建议的，如果两个数组遵循某些条件，如：
他们是平等的
其中一个是1
我的问题是，假设我有以下两个数组：
import numpy as np
c1 = np.arange(10).reshape(2,5)
c2 = np.arange(8).reshape(2,4,1)
c3 = c1-c2
但是，上面的操作提供了兼容/广播错误，如下所示：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,5) (2,4,1
浏览 1提问于2017-08-09得票数 2
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我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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我得到了(150, 4)和(4,)如何计算欧几里德距离
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
center_distances = np.array(euclidean_distances(X, middle_point))
我得到了这个错误
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[5.84333333 3.05733333 3.758 1.19933333].
Reshape your data either using arr
浏览 5提问于2021-09-02得票数 0
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最近，我面临着np.array(list)转换的问题。假设我们有一个具有(x, y), (x, y), (x, z)形状的3个numpy 2D数组的列表，这样对于列表中的所有数组，shape[0]都是相同的。在这种情况下，将数组转换为
ValueError:无法将输入数组从形状(x，z)广播到形状(x)
Numpy尝试创建和数组形状(3, x, y)，而不是留下类似列表的结构(不同数组的数组)。如果至少有一个shape[0]与另一个不同，我们就得到了我们想要的数组，数组的形状为(3,)。
我通过添加一个不同类型的元素来解决这个问题，并使用了np.array(list)[:-1]。那么，
浏览 3提问于2016-02-16得票数 3
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