《Python机器学习基础教程》第二章笔记:ValueError: cannot reshape array of size 4000000 into shape (1000,1000)

数据科学包 第一课 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,], [4,5,6]]) 一、a.ndim 矩阵的维度为2维;a.shape 矩阵的形状为2行3列;a.size矩阵元素的个数为6;a.dtype()元素的数据类型,有int8-64(inti由平台决定数据大小)、float16-64、unit8-64、complex64-128(复数) 二、a = np.([1,2,4,],dtype = np.int)默认是64位,位数越高,占用空间越多。 三、创建不同的数组:a = np. 阅读详情

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成功解决:
增加命令

y = y % 2

在这里插入图片描述

一、报错

ValueError: cannot reshape array of size 4000000 into shape (1000,1000)

在这里插入图片描述

二、尝试解决

意思:ValueError:无法将大小为4000000的数组重塑为形状(1000,1000)
数组没有办法重塑

尝试解决的思路:
1、查看源码:
在这里插入图片描述
没有看懂!!!!
不过没有关系

2、其中centers为控制y中值类别的参数
默认为2

在这里插入图片描述

此时赋值为4

3、输出一下y
在这里插入图片描述
对比没有赋值为4是:
在这里插入图片描述
即此时为3

将centers赋值为2 时,成功输出

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

由此可见,需要对center或者y进行调整,由于需要center=4,因而调整y,使得y=y%2即可

X, y = make_blobs(centers=4,random_state=8)#centers为数据堆
print(y)##centers为数据堆改变了y的值
y = y % 2
print(y)
linear_svm = LinearSVC().fit(X, y)
mglearn.plots.plot_2d_separator(linear_svm, X)#classification可以
mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
plt.show()

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

参考
[1]小书同学:《监督学习(九)——核支持向量机SVM》,链接: link.

ValueError: cannot reshape array of size xx into shape (x,x,x) ValueError: cannot reshape array of size 571428 into shape (3,351,407) 在训练CTPN的时候,数据集处理的 cv2.dnn.blobFromImage 之后的reshape报的这个错。原因是有一张图像它的通道数乘以宽和高等于571428,不等于3 * 351 * 407,因此不能reshape到(3,351,407)。 算了一下 571428 = 4 * 351 * 407 ,说明这个图莫名其妙地是个4通道的图像。然后断点找了一下这张图, 阅读详情

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