ValueError: установка элемента массива с последовательностью

этот код:



import numpy as p



def firstfunction():

    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []

    MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean','dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean'

                      ,'LVETMean','Z0Mean','StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean']

    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column]

    roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17])





    trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64)  #ERROR THROWN HERE





    myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64)

    conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], myMeans[6], myMeans[9]

                      , myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12], myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]]

    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray)

    secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)

    return



def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]

    return



firstfunction()


выдает это сообщение об ошибке:



File "mypathmypythonscript.py", line 3484, in secondfunction

RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]

ValueError: setting an array element with a sequence.


может ли кто-нибудь показать мне, что делать, чтобы исправить проблему в сломанном коде выше, чтобы он перестал выдавать сообщение об ошибке?




EDIT:
Я сделал команду печати, чтобы получить содержимое матрицы, и вот что он распечатал:



UnFilteredDuringExSummaryOfMeansarray является: 



[['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean', 'StrokeVolumeMean', 'CardiacOutputMean', 'VelocityIndexMean'],

[u'HF101710', 'PreEx10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.90670000000000006, 66.257731979420001, 1.8305673000000002, 0.11750000000000001, 0.15120546389880002, 0.26870546389879996, 27.628261216480002, 86.944190346160013, 5.767261352345999, 0.066259118585869997],

[u'HF101710', '25W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.68478571428571422, 87.727887206978565, 2.2965444125714285, 0.099642857142857144, 0.14952476549885715, 0.24916762264164286, 27.010483303721429, 103.5237336525, 9.0682762747642869, 0.085022572648242867],

[u'HF101710', '50W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.54188235294117659, 110.74841107829413, 2.6719262705882354, 0.077705882352917643, 0.15051306356552943, 0.2282189459185294, 26.768787504858825, 111.22827075238826, 12.329456404418824, 0.099814258468417641],

[u'HF101710', '75W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.4561904761904762, 131.52996981880955, 3.1818159523809522, 0.074714285714290493, 0.13459344175047619, 0.20930772746485715, 26.391156337028569, 123.27387909873812, 16.214243779323812, 0.1205685359981619]]


выглядит как 5 строк на 13 столбцов матрицы для меня, хотя количество строк является переменной, когда различные данные запускаются через скрипт. С этими же данными, которые я добавляю в этом.



EDIT 2: однако скрипт выдает ошибку. Поэтому я не думаю, что ваша идея объясняет проблему, что здесь происходит. Спасибо. Есть еще идеи?




EDIT 3:



FYI, если я заменю эту проблемную строку из кода:



    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]


вместо:



    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)[1:,3]


тогда этот раздел скрипта отлично работает без ошибки, но затем эта строка кода дальше по строке:



p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())


выдает эту ошибку:



File "mypathmypythonscript.py", line 3631, in CreateSummaryGraphics

  p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())

TypeError: cannot perform reduce with flexible type


таким образом, вы можете видеть, что мне нужно указать тип данных, чтобы иметь возможность использовать ylim в matplotlib, но все же указание типа данных вызывает сообщение об ошибке, которое инициировало этот пост.

2841   5  

5 ответов:

из кода, который Вы нам показали, единственное, что мы можем сказать, это то, что вы пытаетесь создать массив из списка, который не имеет формы многомерного массива. Например

numpy.array([[1,2], [2, 3, 4]])

или

numpy.array([[1,2], [2, [3, 4]]])

выдаст это сообщение об ошибке, потому что форма входного списка не является (обобщенной) "коробкой", которую можно превратить в многомерный массив. Так что наверное UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray содержит последовательности разной длины.

Edit: другой возможной причиной этого сообщения об ошибке является попытка использовать строку в качестве элемента в массиве типа float:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=float)

это то, что вы пытаетесь в соответствии с вашим редактированием. Если вы действительно хотите иметь массив NumPy, содержащий как строки, так и поплавки, вы можете использовать dtype object, что позволяет массиву содержать произвольные объекты Python:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=object)

Не зная, что ваш код будет выполнять, я не могу судить, если это то, что вы хотите.

152  
2011-01-14 00:31:15

Значение Python ValueError:

ValueError: setting an array element with a sequence.

означает именно то, что он говорит, вы пытаетесь втиснуть последовательность чисел в один номер слот. Его можно бросить при различных обстоятельствах.

1. Когда вы передаете кортеж python или список для интерпретации как элемент массива numpy:

import numpy

numpy.array([1,2,3])               #good

numpy.array([1, (2,3)])            #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


numpy.mean([5,(6+7)])              #good

numpy.mean([5,tuple(range(2))])    #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


def foo():
    return 3
numpy.array([2, foo()])            #good


def foo():
    return [3,4]
numpy.array([2, foo()])            #Fail, can't convert a list into a numpy 
                                   #array element

2. Пытаясь втиснуть длину массива numpy > 1 в элемент массива numpy:

x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4])         #good



x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4,5])       #Fail, can't convert the numpy array to fit 
                             #into a numpy array element

в пакете numpy массив создается, и numpy не знает, как втиснуть многозначные кортежи или массивы в одноэлементные слоты. Он ожидает, что все, что вы даете ему для оценки одного числа, если это не так, Numpy отвечает, что он не знает, как установить элемент массива с последовательностью.

19  
2017-11-25 07:10:46

в моем случае, я получил эту ошибку в Tensorflow, причина была в том, что я пытался кормить массив с разной длиной или последовательностями:

пример :

import tensorflow as tf

input_x = tf.placeholder(tf.int32,[None,None])



word_embedding = tf.get_variable('embeddin',shape=[len(vocab_),110],dtype=tf.float32,initializer=tf.random_uniform_initializer(-0.01,0.01))

embedding_look=tf.nn.embedding_lookup(word_embedding,input_x)

with tf.Session() as tt:
    tt.run(tf.global_variables_initializer())

    a,b=tt.run([word_embedding,embedding_look],feed_dict={input_x:example_array})
    print(b)

и если мой массив :

example_array = [[1,2,3],[1,2]]

тогда я получу ошибку:

ValueError: setting an array element with a sequence.

но если я сделаю отступ после :

example_array = [[1,2,3],[1,2,0]]

теперь все работает.

6  
2018-04-02 22:27:15

в моем случае, проблема была в другом. Я пытался преобразовать списки списков int в массив. Проблема заключалась в том, что был один список с разной длиной, чем другие. Если вы хотите доказать это, вы должны сделать:

print([i for i,x in enumerate(list) if len(x) != 560])

в моем случае, ссылка длина-560.

3  
2018-03-14 19:56:47

для тех, кто испытывает проблемы с подобными проблемами в Numpy, очень простое решение будет:

определение dtype=object при определении массива для присвоения ему значений. например:

out = np.empty_like(lil_img, dtype=object)
1  
2018-08-11 09:41:41

Comments

    Ничего не найдено.
Click here to cancel reply.