Python

Question

目前我有一个形状为 (33,) 的元素 X。我想将其更改为 (33, 501)，因为我知道每一行确实有 501 个元素。铁。 X[0] = [0, 1, 0, 0, .. 0, 1] 我试过了

np.reshape(X, (33,501))

但是 ValueError: total size of new array must be unchanged 出错了。即使每一行都是 501 长。

Answer 1

我的猜测是您有一个包含 33 个列表的列表，其中的列表长度为 501。

您可以将其转换为二维数组（矩阵）或数据框，这可以通过多种不同的方式完成；一个简单的方法是：

df = pd.DataFrame([])

counter = 0

for array in X:

    df['column_%d' %counter] = array

    counter = counter + 1

Answer 2

您开始使用的结构不是二维数组，而是包含列表作为其元素的一维数组。这可能看起来相似，但实际上完全不同。

典型的（也有例外）m x n 数组是 mn 元素的线性块以及一些 "metadata" 允许 numpy 以正确的方式解释您的索引（如 a[i, j]）。

相比之下，您的数组是对象引用的 1d 块（c 用语中的指针），因此如果您想解析单个元素，这会增加另一个间接级别。首先检索列表，然后检索其元素。

您的数组不提供适当的 numpy 数组所提供的大部分便利和速度改进，因此最好转换它。

通常，np.array 工厂会将兼容长度的嵌套序列转换为尽可能深的数组。你的情况是个例外，因为从技术上讲，它已经是一个数组，所以 np.array 只是 shallow-copies 它（它复制列表引用而不是列表本身）包括形状。

绕过这个的一种方法是在转换之前强制转换为列表：

np.array(list(original_array))

Python - 更改对象形状？