如何获得这些形状排队的numpy的矩阵

我试着输入向量做成numpy的矩阵：如何获得这些形状排队的numpy的矩阵

eigvec[:,i] = null

不过，我不断收到错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (20,1) into shape (20)

我已经使用flatten和reshape尝试，但似乎没有任何工作

来源

2015-04-15 Chris

'eigvec.shape'给你什么？ – lightalchemist

eigvec是（20,20） – Chris

另外，什么是'null'定义为？它不是一个Python关键字。 – lightalchemist

我可以猜测，

eigvec[:,i] = null.flat

会工作（但null.flatten()也应该工作）。事实上，它看起来像NumPy抱怨，因为你正在分配一个伪1D数组（形状（20,1））到被认为是不同方向的一维数组（形状（1,20），如果你愿意的话）。

另一个解决方案是：

eigvec[:,i] = null.T

，你正确移调 “矢量” null。

这里的基本点是NumPy具有“广播”规则，用于在具有不同维数的数组之间进行转换。在2D和1D之间转换的情况下，将大小为n的一维数组广播到形状（1，n）（而不是（n，1））的二维数组中。更一般地说，缺少的尺寸被添加到原始尺寸的左侧。（20，）变成（1，20）（而不是（20，1）），因此观察到的错误消息基本上说形状（20，）和（20,1）是不兼容的。事实上，一个是列矩阵，而另一个是行矩阵。

来源

2015-04-15 02:08:08 EOL

如错误消息所述，赋值目标的形状为（20），而不是（20,1）。其余的都是正确的。 –

我不确定我是否关注你：我不是说目标*具有*形状（20,1）：我说的是NumPy将“指定给一维数组”--so，而不是2D形状（20,1））。我也暗示，虽然人们可以认为这个20个元素的1D数组可以被自动转换为形状（20,1），但实际上它被NumPy *视为形状（1,20），因此错误消息（和'null.T'解决方案）。 – EOL

我只是认为你原来的措辞有点令人困惑，但你的编辑更清晰（无论如何，我高举你的原始答案） –

错误信息中的形状是一个很好的线索。

In [161]: x = np.zeros((10,10)) 

In [162]: x[:,1] = np.ones((1,10)) # or x[:,1] = np.ones(10) 

In [163]: x[:,1] = np.ones((10,1)) 
... 
ValueError: could not broadcast input array from shape (10,1) into shape (10) 
In [166]: x[:,1].shape 
Out[166]: (10,) 
In [167]: x[:,[1]].shape 
Out[167]: (10, 1) 

In [168]: x[:,[1]] = np.ones((10,1))

当目标的形状与新值的形状匹配时，复制起作用。它也适用于可以“广播”以适应新价值的一些情况。但它并没有尝试更普遍的重塑。另请注意，使用标量索引可降低维度。

来源

2015-04-15 03:00:45 hpaulj

如何获得这些形状排队的numpy的矩阵

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