Python np.dstack:要解压缩的值太多

正在使用np.dstack进行试验，并得到错误：

ValueError:要解压缩的值太多（应为2个）

代码如下：

a = np.array((1,2,3))
b = np.array((2,3,4))
for x, y in np.dstack((a,b)):
    print(x,",",y)

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解决方案？

在您的情况下，深度方向的堆栈结果是

np.dstack((a,b))=
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])

结果是一个形状（1,3,2）的数组。因此，当您迭代这个数组时，您正在将一个长度为3的对象分配给一个长度为2的元组，因此您得到了那个ValueError

取决于你想要什么，你可以

for x, y in np.dstack((a,b))[0]:
    print(x,",",y)

或

返回3D数组，因此需要迭代数组的第一个索引：

for x, y in np.dstack((a,b))[0]:
    print(x,",",y)

您还可以使用：

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你想做什么还不清楚

使用2个数组的逻辑迭代如下所示：

In [290]: a = np.array((1,2,3))
     ...: b = np.array((2,3,4))
     ...: 
     ...: 
In [291]: for x,y in zip(a,b):print(x,y)
1 2
2 3
3 4

或者简单地使用列表

zip

的“转置”方法：

In [292]: list(zip(a,b))
Out[292]: [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]

dstack

将两个阵列组合在新的第三轴上，生成一个三维阵列：

In [293]: np.dstack((a,b))
Out[293]: 
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])
In [294]: _.shape
Out[294]: (1, 3, 2)

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重复这一点没有多大意义。

你可能没有得到你所认为的。根据[（numpy.dstack），它返回一个嵌套数组。尝试在np.dstack…中对x迭代

，以检查您真正拥有的内容以及如何正确地迭代它。通常，当人们使用
dstack
和其他
串联
函数时，他们会试图使用整个数组。对它进行迭代没有多大用处。对x，y进行类似
的迭代在邮政编码中（a、b）：
是常见的。
In [292]: list(zip(a,b))
Out[292]: [(1, 2), (2, 3), (3, 4)]

In [293]: np.dstack((a,b))
Out[293]: 
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])
In [294]: _.shape
Out[294]: (1, 3, 2)