ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape

最新推荐文章于 2024-03-23 15:29:06 发布
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在使用numpy创建数组时遇到了ValueError，提示设置的数组元素具有不一致的二维形状。该错误在numpy1.24.1版本中出现，但在1.22.3版本下运行正常。这可能是因为不同numpy版本对数组形状的处理有所变化。建议检查代码中的数组操作或回退到兼容的numpy版本来解决此问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

是否遇到过ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (349, 2) + inhomogeneous part.这种报错

通常出现在numpy.array()附近

可能是numpy版本太高导致的

同样的代码在numpy1.24.1下就会报这种错，在numpy1.22.3下就正常运行

Is_stefanie
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ValueError: setting an array element with a sequence...
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yoloact保存ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions
12-30
当在YOLOACT训练过程中遇到`ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions.`错误时，这通常意味着尝试设置数组元素的数据结构不一致...
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (100,) + inhomogeneous part.
最新发布
07-17
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (100,) + inhomogeneous part. ``` 是 **NumPy 数组创建时...
Bug:ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array...
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成功解决了将包含不同长度子列表的列表转换为 numpy 数组的问题
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在使用PaddleSeg官网提供的源码包进行模版剪枝训练时遇到问题：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (2,) + inhomogeneous part.
[Bug解决]setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape
hismery的博客
01-08 6218
numpy使用时的bug
ValueError: setting an array element with a sequence.
weixin_51197745的博客
05-10 1万+
机器学习问题记录：ValueError: setting an array element with a sequence. 最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，在完成ex2的作业过程中，python报错：ValueError: setting an array element with a sequence. 百度发现遇到此问题的人不少，但原因可能有所不同，现将个人的问题解决过程记录如下： 1、问题描述： 在绘制边界图时，计算z时需调用mapFeature函数，程序运行到这一步就会提示：ValueErro
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### 解决方案：ValueError: setting an array element with a sequence 当使用 NumPy 时，遇到 `ValueError: setting an array element with a sequence` 的错误，通常是因为试图将一个序列（如列表或数组）赋值给一个 NumPy 数组的单个元素，而该元素无法容纳整个序列[^4]。此错误也可能与数组形状不一致（inhomogeneous shape）有关，即尝试将不同形状的子数组组合成一个多维数组[^1]。 #### 错误原因 NumPy 数组要求所有元素具有相同的形状和类型。如果尝试将一个包含不同长度子数组的列表转换为 NumPy 数组，就会导致 `ValueError: setting an array element with a sequence`。例如： ```python import numpy as np arr = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5])] np_array = np.array(arr) # 报错：ValueError: setting an array element with a sequence. ``` 上述代码报错的原因是两个子数组 `[1, 2, 3]` 和 `[4, 5]` 的长度不同，因此无法形成规则的二维数组。 #### 解决方法 以下是几种解决该问题的方法： #### 方法一：确保输入数据具有相同形状 在创建 NumPy 数组之前，确保所有子数组的形状一致。例如： ```python import numpy as np # 确保所有子数组长度相同 arr = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])] np_array = np.array(arr) # 正常运行 print(np_array) ``` #### 方法二：使用 `dtype=object` 如果确实需要存储不同形状的子数组，可以将 NumPy 数组的 `dtype` 设置为 `object`。这会将每个子数组视为独立的对象，而不是尝试将它们组合成规则的多维数组： ```python import numpy as np arr = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5])] np_array = np.array(arr, dtype=object) # 不报错 print(np_array) ``` #### 方法三：检查 NumPy 和 SciPy 版本兼容性 有时，该错误可能是由于 NumPy 和 SciPy 的版本不匹配引起的。例如，SciPy 1.9.1 要求 NumPy 的版本在 `[1.18.5, 1.25.0)` 范围内[^3]。如果使用的 NumPy 版本超出此范围，可能会导致类似错误。可以通过以下命令检查并安装兼容版本： ```bash pip install numpy==1.24.0 ``` #### 方法四：调试数据结构 如果不确定数据结构是否一致，可以在创建 NumPy 数组之前打印数据以进行检查。例如： ```python import numpy as np data = [[1, 2, 3], [4, 5]] for i, row in enumerate(data): print(f"Row {i}: Length={len(row)}, Content={row}") try: np_array = np.array(data) except ValueError as e: print(f"Error: {e}") ``` 通过上述代码可以明确哪些行的长度不一致，从而定位问题。 ---
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