Numpy python形状太大，无法成为矩阵

我正在使用python keras构建cnn模型

我遵循cnn mnist示例并修改代码。 这就是我发现的例子

#读取MNIST数据
（X_列，y_列），（X_测试，y_测试）=列表负载数据（）
#数据的翻译
X_Train40=X_Train.重塑（X_Train.形状[0,28,28,1]）aType（'float32'）
X_Test40=X_Test.reformate（X_Test.shape[0,28,28,1]）astype（'float32'）

我的数据有30222行和6列csv

即10074个数据每个数据块的大小为3*6

例如，矩阵的1~3行是一个信息块

然后我改变了数据的格式

X_-Train40=X_-Train.重塑（10074,3,6,1）
X_Test40=X_Test.重塑（4319,3,6,1）

然后出现这个错误

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1辆X_列车40=X_列车重塑（10074,3,6,1）
2 X_测试40=X_测试。重塑（4319,3,6,1）
~\Anaconda3\lib\site packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py在数组中完成（self，obj）
269返回
270 elif（ndim>2）：
-->271 raise VALUE ERROR（“形状太大，无法成为矩阵”）
272其他：
273 newshape=self.shape
ValueError:形状太大，无法成为矩阵。

只是猜测，但由于数据来自csv文件，因此它被转换为

np.matrix

，该矩阵具有二维限制

在内部，numpy将尝试保留矩阵的维度，因此要重新塑造为更高的维度，需要将其转换为

ndarray

，如下所示：

X_Train = np.array(X_Train)
X_Test = np.array(X_Test)
X_Train40 = X_Train.reshape(10074, 3, 6, 1)
X_Test40 = X_Test.reshape(4319, 3, 6, 1)

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你知道。。。我今天遇到了这个问题，我找不到一个有帮助的答案

此时您的问题可能已经解决了，但当python抱怨“形状太大而不能成为矩阵”时，需要注意的一点是变量的类型，即，它是numpy.matrix数据类型还是numpy.ndarray

如果是前者，那么你就有麻烦了

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尽量避免使用numpy.matrix类型，特别是如果你想做任何线性代数运算，或者使用（d/v/h）stack等来堆叠它们，并坚持使用numpy.ndarray

python将大型化为矩阵的意思是什么？你使用的是

np.matrix

？如果是这样，请尝试

np.array（X_Train）.重塑（10074,3,6,1）

@juliodanielries谢谢！这是工作！很高兴它成功了，我将把它作为答案，以防万一其他人有这个问题a

matrix

array只能有2维；所以不能被重塑为4d。