ValueError异常：操作数无法与numpy的不同形状的广播一起？

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我试图使用k-fold cross validation为此我需要与像下面执行的培训set.I做相应处理：ValueError异常：操作数无法与numpy的不同形状的广播一起？

num_folds = 5 
subset_size = num_training/num_folds 
validation_accuracies = [] 

    for i in range(num_folds): 
     Xcross_valid_set = X_train[i*subset_size:][:subset_size].shape 
     # print X_train[:i*subset_size].shape,X_train[(i+1)*subset_size:] 
     Xtrain_set = X_train[:i*subset_size] + X_train[(i+1)*subset_size:] 
     #Xtrain_set=np.concatenate(X_train[:i*subset_size] , X_train[(i+1)*subset_size:]) 
     Ycross_valid_set=y_train[i*subset_size:][:subset_size] 
     Ytrain_set=y_train[:i*subset_size]+y_train[(i+1)*subset_size:]

的问题是X_train[:i*subset_size]该形状是（0,3072）和X_train[(i+1)*subset_size:]是在i=0的情况下。我曾尝试使用numpy.concatenate但没有工作（40000,3072）。

结果形状将是（40000,3072）此处作为第一项给出0 row.So如果第一术语得到（10,3072）和第二项给出（30,3072），则结果形状将（40 ，3072）即40行。我怎样才能将两个不同的形状合并成一个训练集？

来源

2015-08-29 setu basak

只应索引与一组括号的数组：'X_train [I * subset_size：subset_size]'。你打算用'+'做什么？如果添加numpy的阵列，它增加了他们的价值观，它不将它们连接起来（像列表）。请阅读：http：//wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial – askewchan

np.concatenate需求为第一个参数阵列的列表：

Xtrain_set = np.concatenate([X_train[:i*subset_size], X_train[(i+1)*subset_size:]])

来源

2015-08-29 13:21:18 Daniel

ValueError异常：操作数无法与numpy的不同形状的广播一起？

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