Arrays ValueError:所有输入数组必须具有相同的形状

我试图执行一个代码，但得到了这个值错误。Source.pkl文件包含100个元素，如随附的array.png所示

如索引0处的图所示，有16个numpy数组，所有数组都具有形状（1,59），因此，第一个元素具有形状（16,1,59）。在索引1处有11个numpy数组，所有数组的形状都是（1,59），所以，现在第二个元素的形状是（11,1,59），其他元素也是如此

如何使所有阵列具有相同的形状

这里有两个选择：

将零数组追加到每个列表，直到所有列表的大小相同。在您的例子中，假设16是所有列表中最大的一个，您必须将（1，59）形状的数组附加到每个列表中，直到它的大小为16为止

但是，这是浪费空间。另一个选择是：

将列表连接到一个大列表，然后将大列表转换为numpy数组。使用另一个列表记录哪个数组最初位于哪个列表中。 下面是一个示例代码，但我尚未对其进行测试：

pickle_in = open("source.pkl","rb")
predictions = np.load(pickle_in)[0:100]
wrap_list = []
index_map = []
for i in range(len(predictions)):
    pred = predictions[i]
    wrap_list += pred
    index_map += [i for _ in range(len(pred))]
in_predictions = np.array(wrap_list)
pickle_in.close()

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我希望这能对您有所帮助。

这是可行的，但有没有办法连接第一个数组的元素，使形状在索引0处变成（16，59），在索引1处变成（11，59）等等？然后我可以执行零填充，使它们具有相同的形状。谢谢你，当然可以。只需使用

np.concatenate（x，y）

，例如，如果

x.shape=（1，59）

，

y.shape=（1,59）

，

z=np.concatenate（x，y）

，那么

z.shape=（2,59）

pickle_in = open("source.pkl","rb")
predictions = np.load(pickle_in)[0:100]
wrap_list = []
index_map = []
for i in range(len(predictions)):
    pred = predictions[i]
    wrap_list += pred
    index_map += [i for _ in range(len(pred))]
in_predictions = np.array(wrap_list)
pickle_in.close()