Як виправити: усі вхідні масиви повинні мати однакову кількість вимірів
Під час використання NumPy може виникнути така помилка:
ValueError : all the input arrays must have same number of dimensions
Ця помилка виникає, коли ви намагаєтеся об’єднати два масиви NumPy різних розмірів.
У наступному прикладі показано, як виправити цю помилку на практиці.
Як відтворити помилку
Припустімо, що ми маємо наступні два масиви 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]
Тепер припустімо, що ми спробуємо використати функцію concatenate() , щоб об’єднати два масиви в один масив:
#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)
Ми отримуємо помилку ValueError , оскільки два масиви мають різні розміри.
Як виправити помилку
Ми можемо використати два способи виправити цю помилку.
Спосіб 1: використовуйте np.column_stack
Одним із способів об’єднати дві таблиці, уникаючи помилок, є використання функції column_stack() наступним чином:
n.p. column_stack ((array1, array2))
array([[ 1, 2, 9],
[3, 4, 10],
[5, 6, 11],
[7, 8, 12]])
Зверніть увагу, що ми можемо успішно об’єднати два масиви без будь-яких помилок.
Спосіб 2: Використовуйте np.c_
Ми також можемо об’єднати дві таблиці, уникаючи помилок, використовуючи функцію np.c_ наступним чином:
n.p. c_ [array1, array2]
array([[ 1, 2, 9],
[3, 4, 10],
[5, 6, 11],
[7, 8, 12]])
Зауважте, що ця функція повертає точно той самий результат, що й попередній метод.
Додаткові ресурси
У наступних посібниках пояснюється, як виправити інші типові помилки в Python:
Як виправити KeyError у Pandas
Як виправити: ValueError: неможливо перетворити float NaN на int
Як виправити: ValueError: операнди не можна транслювати з фігурами