Jak naprawić: wszystkie tablice wejściowe muszą mieć tę samą liczbę wymiarów
Błąd, który możesz napotkać podczas korzystania z NumPy, to:
ValueError : all the input arrays must have same number of dimensions
Ten błąd występuje podczas próby połączenia dwóch tablic NumPy o różnych wymiarach.
Poniższy przykład pokazuje, jak w praktyce skorygować ten błąd.
Jak odtworzyć błąd
Załóżmy, że mamy następujące dwie tablice NumPy:
import numpy as np #create first array array1 = np. array ([[1, 2], [3, 4], [5,6], [7,8]]) print (array1) [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] #create second array array2 = np. array ([9,10,11,12]) print (array2) [9 10 11 12]
Załóżmy teraz, że spróbujemy użyć funkcji concatenate() w celu połączenia dwóch tablic w jedną:
#attempt to concatenate the two arrays
n.p. concatenate ([array1, array2])
ValueError : all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at
index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
Otrzymujemy błąd ValueError , ponieważ dwie tablice mają różne wymiary.
Jak naprawić błąd
Możemy użyć dwóch metod naprawienia tego błędu.
Metoda 1: Użyj np.column_stack
Jednym ze sposobów połączenia dwóch tabel i uniknięcia błędów jest użycie funkcji kolumny_stack() w następujący sposób:
n.p. column_stack ((array1, array2))
array([[ 1, 2, 9],
[3, 4, 10],
[5, 6, 11],
[7, 8, 12]])
Zauważ, że jesteśmy w stanie pomyślnie połączyć dwie tablice bez żadnych błędów.
Metoda 2: Użyj np.c_
Możemy także połączyć obie tabele, unikając błędów, używając funkcji np.c_ w następujący sposób:
n.p. c_ [array1, array2]
array([[ 1, 2, 9],
[3, 4, 10],
[5, 6, 11],
[7, 8, 12]])
Należy pamiętać, że ta funkcja zwraca dokładnie ten sam wynik, co poprzednia metoda.
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak naprawić inne typowe błędy w Pythonie:
Jak naprawić błąd KeyError w Pandach
Jak naprawić: ValueError: Nie można przekonwertować float NaN na int
Jak naprawić: Błąd wartości: Nie można rozgłaszać argumentów z kształtami