Reshape array using numpy - ValueError: cannot reshape array
Reshape array using numpy - ValueError: cannot reshape array
我有一个浮点数组vec，我想对其进行整形
vec.shape
>>> (3,)
len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
>>> 150
np.reshape(vec, (3,150))
>>> ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (3,150)
但是我得到上面的错误。
怎么了？我怎样才能解决这个问题？谢谢！
vec.shape表示数组有3项。但它们是 dtype 对象，即指向内存中其他项目的指针。
显然这些项目本身就是数组。 concatenate 或 stack 函数之一可以将它们连接到一个数组中，前提是维度匹配。
我建议打印
[x.shape for x in vec]
验证形状。当然要确保那些子数组本身不是对象数据类型。
In [261]: vec = np.empty(3, object)
In [262]: vec[:] = [np.arange(10), np.ones(10), np.zeros(10)]
In [263]: vec
Out[263]:
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])], dtype=object)
In [264]: vec.reshape(3,10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-264-cd555975140c> in <module>()
----> 1 vec.reshape(3,10)
ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (3,10)
In [265]: [x.shape for x in vec]
Out[265]: [(10,), (10,), (10,)]
In [266]: np.stack(vec)
Out[266]:
array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
In [267]: np.concatenate(vec)
Out[267]:
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0.])
In [268]: np.concatenate(vec).reshape(3,10)
Out[268]:
array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
len 不是一个好的测试；使用 shape。例如，如果我将一个数组更改为 2d
In [269]: vec[1]=np.ones((10,1))
In [270]: vec
Out[270]:
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
array([[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.]]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])], dtype=object)
In [271]: [len(x) for x in vec]
Out[271]: [10, 10, 10]
In [272]: [x.shape for x in vec]
Out[272]: [(10,), (10, 1), (10,)]
In [273]: np.concatenate(vec)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-273-a253d8b9b25d> in <module>()
----> 1 np.concatenate(vec)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
我有一个浮点数组vec，我想对其进行整形
vec.shape
>>> (3,)
len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
>>> 150
np.reshape(vec, (3,150))
>>> ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (3,150)
但是我得到上面的错误。
怎么了？我怎样才能解决这个问题？谢谢！
vec.shape表示数组有3项。但它们是 dtype 对象，即指向内存中其他项目的指针。
显然这些项目本身就是数组。 concatenate 或 stack 函数之一可以将它们连接到一个数组中，前提是维度匹配。
我建议打印
[x.shape for x in vec]
验证形状。当然要确保那些子数组本身不是对象数据类型。
In [261]: vec = np.empty(3, object)
In [262]: vec[:] = [np.arange(10), np.ones(10), np.zeros(10)]
In [263]: vec
Out[263]:
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])], dtype=object)
In [264]: vec.reshape(3,10)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-264-cd555975140c> in <module>()
----> 1 vec.reshape(3,10)
ValueError: cannot reshape array of size 3 into shape (3,10)
In [265]: [x.shape for x in vec]
Out[265]: [(10,), (10,), (10,)]
In [266]: np.stack(vec)
Out[266]:
array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
In [267]: np.concatenate(vec)
Out[267]:
array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0.])
In [268]: np.concatenate(vec).reshape(3,10)
Out[268]:
array([[ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.],
[ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
len 不是一个好的测试；使用 shape。例如，如果我将一个数组更改为 2d
In [269]: vec[1]=np.ones((10,1))
In [270]: vec
Out[270]:
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
array([[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.]]),
array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])], dtype=object)
In [271]: [len(x) for x in vec]
Out[271]: [10, 10, 10]
In [272]: [x.shape for x in vec]
Out[272]: [(10,), (10, 1), (10,)]
In [273]: np.concatenate(vec)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-273-a253d8b9b25d> in <module>()
----> 1 np.concatenate(vec)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions