Mengapa NumPy Melemparkan Ralat 'ValueError: menetapkan elemen tatasusunan dengan urutan'?-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Mengapa NumPy Melemparkan Ralat 'ValueError: menetapkan elemen tatasusunan dengan urutan'?

Barbara Streisand

Dec 01, 2024 pm 07:51 PM

Why Does NumPy Throw a

Memahami Ralat "ValueError: menetapkan elemen tatasusunan dengan jujukan" dalam NumPy

Apabila bekerja dengan NumPy, anda mungkin menghadapi ralat "ValueError: menetapkan tatasusunan elemen dengan urutan." Panduan ringkas ini akan membantu anda menyelesaikan masalah asas di sebalik ralat ini dan mencari penyelesaian yang sesuai.

Kemungkinan Sebab 1: Mencipta Tatasusunan Bergerigi

Satu punca biasa bagi ralat ini ialah cuba mencipta tatasusunan bergerigi , yang bermaksud tatasusunan yang mana baris atau lajur mempunyai panjang yang berbeza. Ini boleh berlaku apabila mencipta tatasusunan daripada senarai senarai yang tidak berbentuk seragam:

np.array([[1, 2], [2, 3, 4]])  # wrong!

Dalam contoh ini, baris kedua mempunyai elemen tambahan berbanding baris pertama, menghasilkan tatasusunan bergerigi.

Mungkin Sebab 2: Jenis Elemen Tidak Serasi

Sebab lain untuk ralat ini ialah menyediakan elemen jenis tidak serasi dalam tatasusunan. Contohnya, cubaan menambah elemen rentetan pada tatasusunan jenis apungan akan mencetuskan ralat ini:

np.array([1.2, "abc"], dtype=float)  # wrong!

NumPy memerlukan tatasusunan menjadi homogen, bermakna semua elemen mesti mempunyai jenis data yang sama.

Penyelesaian: Menggunakan Jenis Data 'objek'

Untuk mencipta tatasusunan yang mengandungi kedua-dua rentetan dan apungan, pertimbangkan untuk menggunakan jenis data objek, yang membenarkan tatasusunan untuk memegang objek Python sewenang-wenangnya:

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

Dengan menggunakan pendekatan yang betul, anda boleh mengatasi ralat "ValueError: menetapkan elemen tatasusunan dengan jujukan" dan mencipta tatasusunan NumPy yang dikehendaki dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa NumPy Melemparkan Ralat 'ValueError: menetapkan elemen tatasusunan dengan urutan'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel Berkaitan

Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

See all articles