Python Numpy can'；t将列表转换为np数组

我有一个python列表，其中包括90900个形状为

（299299,3）

。我试图将此列表转换为numpy数组

X_trains = np.asarray(X_train).reshape((len(X_train),299,299,3))

但是，这给了我一个错误：

ValueError:无法从形状（299299,3）广播输入数组 成形（299）

我假设导致错误的代码部分是np.asarray，有没有办法修复它

完整错误代码：

ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-34-2ba5db77f6b1> in <module>()
  1 
  2 
----> 3 X_trains = np.asarray(X_train)

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/numeric.py in asarray(a,          dtype, order)
529 
530     """
--> 531     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
532 
533 

ValueError: could not broadcast input array from shape (299,299,3) into shape (299,299)

ValueErrorTraceback（最近一次调用上次）
在（）
1.
2.
---->3列X_列车=np.asarray（X_列车）
/asarray中的usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/numeric.py（a、数据类型、顺序）
529
530     """
-->531返回数组（a，数据类型，copy=False，order=order）
532
533
ValueError:无法将输入数组从形状（299299,3）广播到形状（299299）

否，问题是因为

重塑（）

函数。

asarray（）

函数会将列表转换为正确的Numpy数组，您不需要重塑它

以下是一个例子：

In [1]: a = [[1, 2], [4, 5]]

In [2]: import numpy as np

In [3]: np.asarray(a)
Out[3]: 
array([[1, 2],
       [4, 5]])

如果在转换为Numpy阵列后仍要重塑阵列的形状，则新形状应足以将旧阵列广播到新阵列

您可以获取形状，并查看它是否可转换为您期望的形状：

X_trains = np.asarray(X_train)
old_shape = X_trains.shape

---

我理解你的问题。没有必要改变它。只要

np.asarray

就行了

X_trains = np.asarray(X_train)

例如：

In [18]: arr_3d
Out[18]: 
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])


In [19]: list_of_arr = [arr_3d, arr_3d]

In [20]: arr_4d = np.asarray(list_of_arr)

In [21]: arr_4d.shape
Out[21]: (2, 2, 3, 3)

---

不，问题显然在

np.asarray

中，我包含了完整的错误代码，希望它能带来更多sense@Wideem这个答案是因为您的列表包含类似的形状列表。但是如果错误是由于

asarray

造成的，这意味着您的子列表不匹配。我想将数据形状设置为4维ensional array（图像文件）（图像数量、高度、长度、颜色通道）@kmario23你说得对！问题是我没有意识到有一些灰度图像，这把事情搞砸了。好吧。很好，你解决了这个问题！