<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare durante l’utilizzo di NumPy \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica quando si tenta di concatenare due array NumPy di dimensioni diverse.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti due array NumPy:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare a utilizzare la funzione concatenate()<\/strong> per combinare i due array in un unico array:<\/span><\/p>\n Riceviamo un ValueError<\/strong> perch\u00e9 i due array hanno dimensioni diverse.<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare due metodi per correggere questo errore.<\/span><\/span><\/p>\n Metodo 1: utilizzare np.column_stack<\/strong><\/span><\/p>\n Un modo per concatenare le due tabelle evitando errori \u00e8 utilizzare la funzione column_stack()<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n Nota che siamo in grado di concatenare con successo i due array senza errori.<\/span><\/p>\n Metodo 2: utilizzare np.c_<\/strong><\/span><\/p>\n Possiamo anche concatenare le due tabelle evitando errori utilizzando la funzione np.c_<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n Tieni presente che questa funzione restituisce esattamente lo stesso risultato del metodo precedente.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come correggere l’errore chiave nei Panda<\/a> Un errore che potresti riscontrare durante l’utilizzo di NumPy \u00e8: ValueError : all the input arrays must have same number of dimensions Questo errore si verifica quando si tenta di concatenare due array NumPy di dimensioni diverse. L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica. Come riprodurre l’errore Supponiamo di avere i seguenti due […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : all the input arrays must have same number of dimensions<\/span><\/strong><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create first array\narray1 = np. array<\/span> ([[1, 2], [3, 4], [5,6], [7,8]])\n\nprint<\/span> (array1) \n\n[[1 2]\n [3 4]\n [5 6]\n [7 8]]\n\n#create second array \n<\/span>array2 = np. array<\/span> ([9,10,11,12])\n\nprint<\/span> (array2)\n\n[9 10 11 12]<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to concatenate the two arrays\nn.p. concatenate<\/span> ([array1, array2])\n\nValueError : all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at<\/span>\nindex 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
n.p. column_stack<\/span> ((array1, array2))\n\narray([[ 1, 2, 9],\n [3, 4, 10],\n [5, 6, 11],\n [7, 8, 12]])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n n.p. c_<\/span> [array1, array2]\n\narray([[ 1, 2, 9],\n [3, 4, 10],\n [5, 6, 11],\n [7, 8, 12]])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: ValueError: impossibile convertire float NaN in int<\/a>
Come risolvere il problema: ValueError: non \u00e8 stato possibile trasmettere gli operandi con le forme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"