Python 新数组的总大小必须保持不变

我有两个数组x1和x2，都是1*14数组，我正在尝试将它们压缩，然后执行重塑

代码如下：

x1

Out[122]：数组（[1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9]）

Out[123]：数组（[1,3,2,2,8,6,7,6,7,1,2,1,1,3]）

ValueErrorTraceback（最近一次呼叫上次） 在（） ---->1 X=np.数组（zip（x1，x2））.整形（2，len（x1））

---

ValueError：新数组的总大小必须保持不变

我假设您使用的是Python 3，其中的结果是一个带有

zip

对象的数组

您应该调用压缩项目的

list

：

---

在Python2中，

zip

返回一个列表，而不是Python3中的迭代器，您以前的代码可以很好地工作。

您使用的是Python3，因此

zip

会被延迟计算

>>> np.array(zip(x1,x2))
array(<zip object at 0x7f76d0befe88>, dtype=object)

---

np.array

未将由

zip

创建的生成器识别为iterable。如果先强制转换到列表，则效果良好：

from array import array
import numpy as np
x1 = array('i', [1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9])
x2 = array('i', [1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 1, 3])
print(np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(2, len(x1)))

给予

X = np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(2, len(x1))
#            ^^^^
print(X)
# [[1 1 2 3 3 2 1 2 5 8 6 6 5 7]
#  [5 6 6 7 7 1 8 2 9 1 7 1 9 3]]

>>> np.array(zip(x1,x2))
array(<zip object at 0x7f76d0befe88>, dtype=object)

>>> np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(2, len(x1))
array([[1, 1, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 5, 8, 6, 6, 5, 7],
       [5, 6, 6, 7, 7, 1, 8, 2, 9, 1, 7, 1, 9, 3]])

from array import array
import numpy as np
x1 = array('i', [1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9])
x2 = array('i', [1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 1, 3])
print(np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(2, len(x1)))

[[1 1 2 3 3 2 1 2 5 8 6 6 5 7]
 [5 6 6 7 7 1 8 2 9 1 7 1 9 3]]