Python - 更改对象形状？_python

目前我有一个形状为 (33,) 的元素 X。 我想将其更改为 (33, 501)，因为我知道每行确实有 501 个元素。 铁。 X[0] = [0, 1, 0, 0, .. 0, 1]我试过了

np.reshape(X, (33,501))

但它会出现ValueError: total size of new array must be unchanged错误。 即使每行是 501 长。

您开始的结构不是二维数组，而是包含列表作为其元素的一维数组。 这可能看起来很相似，但实际上却大不相同。

一个典型的（有例外）mxn 数组是一个由 mn 元素和一些“元数据”组成的线性块，允许 numpy 以正确的方式解释您的索引（如 a[i, j]）。

相比之下，您的数组是对象引用的一维块（c 语言中的指针），因此如果您想解析单个元素，这会增加另一个间接级别。 首先检索列表，然后检索其元素。

您的数组没有提供适当的 numpy 数组所提供的大部分便利和速度改进，因此最好对其进行转换。

通常， np.array工厂将长度兼容的嵌套序列转换为尽可能深的数组。 你的情况是个例外，因为从技术上讲，它已经是一个数组，所以np.array只是浅复制它（它复制列表引用而不是列表本身）包括形状。

绕过此方法的一种方法是在转换之前强制转换为列表：

np.array(list(original_array))

我的猜测是你有一个包含 33 个列表的列表，其中有 501 个。

您可以将其转换为二维数组（矩阵）或数据帧，这可以通过多种不同的方式完成； 一个简单的方法是：

df = pd.DataFrame([])

counter = 0

for array in X:

    df['column_%d' %counter] = array

    counter = counter + 1

Python - 更改对象形状？