ValueError: установка элемента массива с последовательностью

Question

Этот код Python:

import numpy as p

def firstfunction():
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []
    MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean','dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean'
                      ,'LVETMean','Z0Mean','StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean']
    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column]
    roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17])


    trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64)  #ERROR THROWN HERE


    myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64)
    conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], myMeans[6], myMeans[9]
                      , myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12], myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]]
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray)
    secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)
    return

def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):
    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
    return

firstfunction()

Выдает это сообщение об ошибке:

File "mypath\mypythonscript.py", line 3484, in secondfunction
RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
ValueError: setting an array element with a sequence.

Может кто-нибудь показать мне, что делать, чтобы исправить проблему в сломанном коде выше, чтобы он перестал выдавать сообщение об ошибке?

---

EDIT: Я сделал команду печати, чтобы получить содержимое матрицы, и вот что она распечатала:

UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray is:

[['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean', 'StrokeVolumeMean', 'CardiacOutputMean', 'VelocityIndexMean'],
[u'HF101710', 'PreEx10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.90670000000000006, 66.257731979420001, 1.8305673000000002, 0.11750000000000001, 0.15120546389880002, 0.26870546389879996, 27.628261216480002, 86.944190346160013, 5.767261352345999, 0.066259118585869997],
[u'HF101710', '25W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.68478571428571422, 87.727887206978565, 2.2965444125714285, 0.099642857142857144, 0.14952476549885715, 0.24916762264164286, 27.010483303721429, 103.5237336525, 9.0682762747642869, 0.085022572648242867],
[u'HF101710', '50W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.54188235294117659, 110.74841107829413, 2.6719262705882354, 0.077705882352917643, 0.15051306356552943, 0.2282189459185294, 26.768787504858825, 111.22827075238826, 12.329456404418824, 0.099814258468417641],
[u'HF101710', '75W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.4561904761904762, 131.52996981880955, 3.1818159523809522, 0.074714285714290493, 0.13459344175047619, 0.20930772746485715, 26.391156337028569, 123.27387909873812, 16.214243779323812, 0.1205685359981619]]

Для меня это выглядит как матрица из 5 строк на 13 столбцов, хотя количество строк является переменным, когда через скрипт проходят разные данные. С теми же данными, которые я добавляю в это.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2 : Однако скрипт выдает ошибку. Поэтому я не думаю, что ваша идея объясняет проблему, которая здесь происходит. Однако, спасибо. Есть другие идеи?

---

РЕДАКТИРОВАТЬ 3:

К вашему сведению, если я заменю эту проблемную строку кода:

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]

с этим вместо:

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)[1:,3]

Тогда этот раздел скрипта работает нормально, не выдавая ошибку, но затем эта строка кода далее по строке:

p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())

Выдает эту ошибку:

File "mypath\mypythonscript.py", line 3631, in CreateSummaryGraphics
  p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

Итак, вы можете видеть, что мне нужно указать тип данных, чтобы иметь возможность использовать ylim в matplotlib, но при указании типа данных выдается сообщение об ошибке, инициировавшее этот пост.

Answer 1

Из кода, который вы нам показали, единственное, что мы можем сказать, это то, что вы пытаетесь создать массив из списка, который не имеет форму многомерного массива.Например,

numpy.array([[1,2], [2, 3, 4]])

или

numpy.array([[1,2], [2, [3, 4]]])

приведет к появлению этого сообщения об ошибке, поскольку форма списка ввода не является (обобщенным) «блоком», который можно превратить вмногомерный массив.Поэтому, вероятно, UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray содержит последовательности различной длины.

Редактировать : Другая возможная причина для этого сообщения об ошибке - попытка использовать строку в качестве элемента в массиве типа float:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=float)

Это то, что вы пытаетесь в соответствии с вашими правками.Если вы действительно хотите иметь массив NumPy, содержащий как строки, так и числа с плавающей запятой, вы можете использовать dtype object, который позволяет массиву содержать произвольные объекты Python:

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

Не зная, что должен выполнить ваш кодЯ не могу судить, если это то, что вы хотите.

Answer 2

Ошибка Python Value:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Означает в точности то, что написано: вы пытаетесь втиснуть последовательность чисел в один номер. Это может быть брошено при различных обстоятельствах.

1. Когда вы передаете кортеж или список Python для интерпретации как элемент массива numpy:

import numpy

numpy.array([1,2,3])               #good

numpy.array([1, (2,3)])            #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


numpy.mean([5,(6+7)])              #good

numpy.mean([5,tuple(range(2))])    #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


def foo():
    return 3
numpy.array([2, foo()])            #good


def foo():
    return [3,4]
numpy.array([2, foo()])            #Fail, can't convert a list into a numpy 
                                   #array element

2. Пытаясь втиснуть длину массива> 1 в элемент массива:

x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4])         #good



x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4,5])       #Fail, can't convert the numpy array to fit 
                             #into a numpy array element

Создается массив numpy, и numpy не знает, как втиснуть многозначные кортежи или массивы в одноэлементные слоты. Он ожидает, что все, что вы дадите, будет вычислено как одно число, если нет, Нумпи отвечает, что не знает, как установить элемент массива с последовательностью.

Answer 3

В моем случае я получил эту ошибку в Tensorflow, причина в том, что я пытался передать массив с другой длиной или последовательностями:

пример:

import tensorflow as tf

input_x = tf.placeholder(tf.int32,[None,None])



word_embedding = tf.get_variable('embeddin',shape=[len(vocab_),110],dtype=tf.float32,initializer=tf.random_uniform_initializer(-0.01,0.01))

embedding_look=tf.nn.embedding_lookup(word_embedding,input_x)

with tf.Session() as tt:
    tt.run(tf.global_variables_initializer())

    a,b=tt.run([word_embedding,embedding_look],feed_dict={input_x:example_array})
    print(b)

А если мой массив:

example_array = [[1,2,3],[1,2]]

Тогда я получу ошибку:

ValueError: setting an array element with a sequence.

но если я сделаю заполнение, то:

example_array = [[1,2,3],[1,2,0]]

Теперь это работает.

Answer 4

для тех, кто испытывает проблемы с подобными проблемами в Numpy, очень простое решение будет:

определение dtype=object при определении массива для присвоения ему значений.например:

out = np.empty_like(lil_img, dtype=object)

Answer 5

В моем случае проблема была в другом. Я пытался преобразовать списки списков int в массив. Проблема заключалась в том, что был один список с другой длиной, чем другие. Если вы хотите доказать это, вы должны сделать:

print([i for i,x in enumerate(list) if len(x) != 560])

В моем случае эталон длины был 560.

Answer 6

В моем случае проблема была в диаграмме рассеяния кадра данных X []:

ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=colors,    
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)  #c=y[:,0],

#ValueError: setting an array element with a sequence.
#Fix with .toarray():
colors = 'br'
y = label_binarize(y, classes=['Irrelevant','Relevant'])
ax.scatter(X[:,0].toarray(),X[:,1].toarray(),c=colors,   
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)