Python 使用具有大量维度的numpy.array

如果尝试在numpy中创建具有大量维度的数组，则会引发异常：

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.zeros((1,) * 33)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-32dc30f6e439> in <module>()
----> 1 a = np.zeros((1,) * 33)

ValueError: sequence too large; must be smaller than 32

[1]中的

：将numpy作为np导入
在[2]中：a=np.zero（（1，）*33）
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1A=np.0（（1，）*33）
ValueError：序列太大；必须小于32

有什么简单的解决办法吗

numpy不允许创建这样的数组的原因是什么

来自：

---

您可以更改这些定义，并从源代码构建一个不兼容的版本，以满足您的需要。

如果有那么多维度，您可能会有大量长度为1的维度，您可能会删除这些维度，或者您将难以将这么多的数组安装到RAM中

numpy.zero（[2]*33）

甚至不适合32位地址空间。@user2357112是的，我有很多长度为1的维度，不，我不能删除them@user2357112拥有这些维度简化了许多操作，（主要原因）许多代码已经依赖于它

/*
 * There are several places in the code where an array of dimensions
 * is allocated statically.  This is the size of that static
 * allocation.
 *
 * The array creation itself could have arbitrary dimensions but all
 * the places where static allocation is used would need to be changed
 * to dynamic (including inside of several structures)
 */

#define NPY_MAXDIMS 32
#define NPY_MAXARGS 32