Python 为常规阵列解包numpy阵列形状

例如：

    >>> import numpy as np    
    >>> list = [1,2,3,4]
    >>> array = np.asarray(list)
    >>> np.shape(array)
    (4,)

现在假设我要处理一个常规数组，并将行数和列数分别读入变量

m

和

n

，我将执行以下操作：

>>> m, n = np.shape(array)

但这会导致错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: need more than 1 value to unpack

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
ValueError:需要超过1个值才能解包

---

例如上面的例子。在我上面的例子中，我认为

m=1

和

n=4

应该是一个合适的结果。我缺少什么？

您的数组具有ndim=1，这意味着

len（array.shape）==1

。因此，您无法将

形状

元组解压为长度==2

若要“拉伸”阵列使其具有2dim，以防其当前具有较少的2dim，请使用

---

顺便说一句，

list

和

array

在python中不是变量的好名称。

这是因为numpy将此数组处理为

1D array

和

np。shape

返回此

1D array

的shape值，它是一个带有单个元素的

元组。

因此，我们可以通过添加[]like
[[1,2,3,4]]
将其更改为
2D数组

您可以执行以下操作：

import numpy as np    

list = [[1,2,3,4]]
array = np.asarray(list)
print np.shape(array)
m, n = np.shape(array)
print m,n

输出：

(1, 4)
1 4

(1, 4)
1 4

或者，您也可以这样做：

import numpy as np    

list = [1,2,3,4]
list = [list]
array = np.asarray(list)
print np.shape(array)
m, n = np.shape(array)
print m,n

输出：

(1, 4)
1 4

(1, 4)
1 4

我希望，这会有帮助

是的，您应该避免使用名称
list
和
array
作为Python中的变量名。
您向我们展示了：

>>> np.shape(array)
    (4,)

也就是说，它是一个单元素元组

m, n = (4,)

产生相同的错误。元组中只有一个元素，因此Python只能将其解压为一个变量。这不是一个
numpy
问题。进行这种解包时，变量的数量必须与元组（或列表）中的术语数量相匹配

如果您来自MATLAB，您可能希望所有阵列都是2d或更大。但在numpy中，数组可以是1d甚至0d（形状
（）
）。有多种方法可以确保您的阵列具有二维-
重塑
、额外的
[]
、
[无，…]
、
np。至少\u 2d
谢谢。你能解释一下为什么额外的[]会有不同吗？因为numpy将数组处理为1D数组，np.shape返回此1D数组的shape值，当添加[]时，我们创建了一个2D数组。很好，这很有意义-+1感谢你的努力和良好的解释。谢谢你，我很高兴帮助你。但是，您没有接受这个答案。：）