Измените функцию трансляции из неправильной формы - PullRequest
1 голос
/ 09 апреля 2019

Я пытаюсь изменить numpy.array из формы (4,4) в форму (2,2,2,2). Я получаю ошибку:

ValueError: could not broadcast input array from shape (2,2,2,2) into shape (4,4).

Это заставляет меня думать, что у меня фигуры задом наперед, но после проверки это не так.

У меня есть определенная пользователем функция, которая использует np.reshape для изменения формы массива до определенной формы, если это еще не та форма. Я попытался удалить пользовательскую функцию и использовать только np.reshape, но он вернул ту же ошибку. Чего мне не хватает?

Функция изменения формы:

def reshape(matrix, ports, modes):
    shape = (ports, ports, modes, modes)
    if(np.shape(matrix) != shape): #reshape if necessary
        return np.reshape(matrix, shape)
    else:
        return matrix

Где я вызываю эту функцию:


def plot(S, F, ports, modes, x_range, y_range, title, f_units, 
         multi_modal = True):
    data = {} #create dictionary to store S-parameters
    if(not multi_modal): #if we want average
        for f in range(0, len(F)): #iterate through frequencies
            print(np.shape(S[f]))
            S[f] = reshape(S[f], ports, modes)

В этом случае ports = 2 и mode = 2.

S[f] - массив формы np. (4,4):

[[ 1.00000000e+00+0.00000000e+00j -1.02728868e-19+1.64952184e-22j
  -1.37762998e-20+2.40441793e-24j -4.18063430e-24-1.18287261e-21j]
 [ 0.00000000e+00-0.00000000e+00j -1.00000000e+00+1.22464680e-16j
   3.03393173e-26-1.77961140e-24j  1.57277027e-25+2.06062998e-23j]
 [-1.95100984e-27+3.66506948e-24j  2.38762635e-25+1.48052807e-22j
   1.00000000e+00+0.00000000e+00j  2.90518731e-20+1.33913685e-17j]
 [-3.47614015e-25-4.08540212e-23j -3.30653510e-21+2.87402660e-23j
   1.77338192e-21+2.27000073e-19j -1.00000000e+00+1.22464680e-16j]]

Почему возвращается ошибка:

ValueError: could not broadcast input array from shape (2,2,2,2) into shape (4,4)

когда он должен измениться с (4,4) на (2,2,2,2)?

1 Ответ

0 голосов
/ 09 апреля 2019

Это будет делать

def plot(S, F, ports, modes, x_range, y_range, title, f_units, 
         multi_modal = True):
    data = {} #create dictionary to store S-parameters
    if(not multi_modal): #if we want average
        for f in range(0, len(F)): #iterate through frequencies
            print(np.shape(S[f]))
            S_reshaped = reshape(S[f], ports, modes)

Если вам нужно сохранить результаты, вы можете создать пустой список и затем добавить к нему измененный массив.

def plot(S, F, ports, modes, x_range, y_range, title, f_units, 
         multi_modal = True):
    data = {} #create dictionary to store S-parameters
    S_reshaped=[]
    if(not multi_modal): #if we want average
        for f in range(0, len(F)): #iterate through frequencies
            print(np.shape(S[f]))
            S_reshaped.append(reshape(S[f], ports, modes))
...