Python - 更改对象形状？

Question

目前我有一个具有形状（33，）的元素X.我想将其改为（33，501），因为我知道每行都有501个元素。铁。 X[0] = [0, 1, 0, 0, .. 0, 1] 我试过

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

但它的错误与ValueError: total size of new array must be unchanged。即使每行都是501长。

Answer 1

要从开始的结构不是2-d阵列但含有列表作为其元素的1 d阵列。这看起来可能相似，但实际上完全不同。

一个典型的（有例外）m×n数组是一个mn元素的线性块，还有一些允许numpy以正确的方式解释索引的“元数据”（像[i，j]）。

相比之下，您的数组是一个1d的对象引用块（c语言中的指针），因此如果要解析单个元素，则会添加另一个间接级别。首先检索列表，然后检索其元素。

阵列不提供适当的numpy数组所提供的大部分便利性和速度改进，所以最好将其转换。

通常，np.array工厂将兼容长度的嵌套序列转换为尽可能深的数组。你的情况是个例外，因为在技术上它已经是一个数组，所以np.array只是浅拷贝它（它复制列表引用而不是列表本身），包括形状。

绕过的一个方法是将之前投放到列表：

np.array(list(original_array)) 

Answer 2

我的猜测是你有一个列表，其中有33个列表，其中501长。

你可以将它转换为2维数组（矩阵）或数据框，可以用几种不同的方式完成;一个简单的一个将是：

df = pd.DataFrame([]) 

counter = 0 

for array in X: 

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

    counter = counter + 1