python - 解压缩通用数组的 numpy 数组形状

Question

一个例子:

    >>> import numpy as np    
    >>> list = [1,2,3,4]
    >>> array = np.asarray(list)
    >>> np.shape(array)
    (4,)

现在假设我要处理一个通用数组，并将行数和列数分别读入变量 m 和 n，我会这样做:

>>> m, n = np.shape(array)

但这会导致错误:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: need more than 1 value to unpack

对于上面的例子。在我上面的示例中，我认为 m=1 和 n = 4 会是一个合适的结果。我错过了什么？

Answer 1

您的数组有 ndim=1，这意味着 len(array.shape)==1。因此，您不能将 shape 元组解压为 length==2。

要“拉伸(stretch)”您的数组以使其具有 2dim，以防它当前具有更少的空间，请使用 np.atleast_2d .

>>> x = np.arange(3.0)
>>> y = np.atleast_2d(x)
>>> y
array([[ 0.,  1.,  2.]])
>>> m, n = y.shape

顺便说一句，list 和 array 不是 python 中变量的好名称。