Python 关于np.array转换大小

我使用

np.array

转换列表，但大小不正确。 这是我的密码：

svm=create_svm（）
samples=np.array（train_数据，dtype=np.float32）
response=np.array（标签，dtype=np.int32）
如果样本数为0.size！=响应。大小：
升值误差(
f'sample.size！=response.size！\nsample.size:{samples.size}response.size:{response.size}列车数据：{len（列车数据）}'）
打印（'列车启动…'）
训练（样本，cv.ml.ROW_样本，响应）
svm.save（“svm.yml”）
//另一个功能
img=cv.imread（path.join（文件名，文件），0）
img=cv.resize（img，（64128））
hog=cv.HOGDescriptor（）
hist=计算猪（img）
data=np.array（hist，dtype=np.float32）。重塑（1，-1）[0]
列车数据附加（数据）
标签。附加（标签）

结果是

ValueError:sample.size！=回答，尺寸！样本大小：9552060响应大小：2527列车数据：2527
为什么
train\u datasize
不等于
sample
？
你在比较苹果和桔子。您正在将
样本大小
与
len（序列数据）
进行比较。numpy
size
属性返回所有维度中数组的总大小。Python
len
函数只返回第一个维度的大小。我猜
train_data
是一个2527x3780数组。其中的
len
是2527，
x.size
是9552060。
你在比较苹果和橙子。您正在将
样本大小
与
len（序列数据）
进行比较。numpy
size
属性返回所有维度中数组的总大小。Python
len
函数只返回第一个维度的大小。我猜
train_data
是一个2527x3780数组。其中的
len
是2527，
x.size
是9552060。
我们怎么可能知道呢？我们不知道什么是
label
。
label
类型是
int
。比如1或2或…我们怎么可能知道？我们不知道什么是
label
。
label
类型是
int
。像1或2或…thx。我得到的
SVM模型数据无效，请检查函数'cv:：ml:：SVMImpl:：write'
中的sv_计数、var_*和class_计数标记。您能帮我吗？不，请问另一个问题。这看起来很痛苦，但你需要提供新的细节。thx。我得到的
SVM模型数据无效，请检查函数'cv:：ml:：SVMImpl:：write'
中的sv_计数、var_*和class_计数标记。您能帮我吗？不，请问另一个问题。这看起来很痛苦，但你需要提供新的细节。