ValueError: установка элемента массива с последовательностью

Ответ 1

Из кода, который вы нам показали, единственное, что мы можем сказать, это то, что вы пытаетесь создать массив из списка, который не имеет форму многомерного массива. Например

numpy.array([[1,2], [2, 3, 4]])

или же

numpy.array([[1,2], [2, [3, 4]]])

выдаст это сообщение об ошибке, потому что форма списка ввода не является (обобщенным) "блоком", который можно превратить в многомерный массив. Так что, вероятно, UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray содержит последовательности различной длины.

Редактировать: Другая возможная причина для этого сообщения об ошибке - попытка использовать строку в качестве элемента в массиве типа float:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=float)

Это то, что вы пытаетесь в соответствии с вашими правками. Если вы действительно хотите иметь массив NumPy, содержащий как строки, так и числа с плавающей точкой, вы можете использовать object dtype, который позволяет массиву содержать произвольные объекты Python:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=object)

Не зная, что ваш код будет выполнять, я не могу судить, если это то, что вы хотите.

Ответ 2

Значение Python ValueError:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Означает, что именно он говорит, вы пытаетесь вписать последовательность чисел в один номер. Его можно бросить при различных обстоятельствах.

1. Когда вы передаете кортеж или список python для интерпретации как элемент массива numpy:

import numpy

numpy.array([1,2,3])               #good

numpy.array([1, (2,3)])            #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


numpy.mean([5,(6+7)])              #good

numpy.mean([5,tuple(range(2))])    #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


def foo():
    return 3
numpy.array([2, foo()])            #good


def foo():
    return [3,4]
numpy.array([2, foo()])            #Fail, can't convert a list into a numpy 
                                   #array element

2. Путем того, чтобы вставить numpy array length > 1 в элемент массива numpy:

x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4])         #good



x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4,5])       #Fail, can't convert the numpy array to fit 
                             #into a numpy array element

Создается массив numpy, а numpy не знает, как вставлять многозначные кортежи или массивы в отдельные слоты элементов. Он ожидает, что вы дадите ему оценить один номер, если это не так, Numpy отвечает, что он не знает, как установить элемент массива с последовательностью.

Ответ 3

В моем случае, я получил эту ошибку в Tensorflow, причина была в том, что я пытался подавать массив с разной длиной или последовательностями:

пример:

import tensorflow as tf

input_x = tf.placeholder(tf.int32,[None,None])



word_embedding = tf.get_variable('embeddin',shape=[len(vocab_),110],dtype=tf.float32,initializer=tf.random_uniform_initializer(-0.01,0.01))

embedding_look=tf.nn.embedding_lookup(word_embedding,input_x)

with tf.Session() as tt:
    tt.run(tf.global_variables_initializer())

    a,b=tt.run([word_embedding,embedding_look],feed_dict={input_x:example_array})
    print(b)

И если мой массив:

example_array = [[1,2,3],[1,2]]

Тогда я получу ошибку:

ValueError: setting an array element with a sequence.

но если я сделаю заполнение, то:

example_array = [[1,2,3],[1,2,0]]

Теперь он работает.

Ответ 4

В моем случае проблема была другая. Я пытался конвертировать списки списков int в массив. Проблема заключалась в том, что был один список с другой длиной, чем другие. Если вы хотите это доказать, вы должны сделать:

print([i for i,x in enumerate(list) if len(x) != 560])

В моем случае ссылка на длину была 560.

Ответ 5

для тех, кто испытывает проблемы с подобными проблемами в Numpy, очень простое решение будет:

определение dtype=object при определении массива для присвоения ему значений. например:

out = np.empty_like(lil_img, dtype=object)

Ответ 6

В моем случае проблема была в диаграмме рассеяния кадра данных X []:

ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=colors,    
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)  #c=y[:,0],

#ValueError: setting an array element with a sequence.
#Fix with .toarray():
colors = 'br'
y = label_binarize(y, classes=['Irrelevant','Relevant'])
ax.scatter(X[:,0].toarray(),X[:,1].toarray(),c=colors,   
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)

Ответ 7

У меня похожая проблема, у меня большой набор данных записей, и все записи имеют значения с плавающей запятой, и каждая запись имеет одинаковый размер (300)

print(type(train_on[0][0]))
print(type(train_on[0]))
print(type(train_on))

дает вывод

<class 'numpy.float32'>
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>

просто чтобы убедиться, что каждый из них имеет одинаковую длину, я перепроверил с помощью следующего кода, и каждая запись имеет одинаковый размер

count=0
for i in range(train_on.shape[0]):
    if train_on[i].size==300:
        count+=1
print(count)
count/train.shape[0]

и он возвращается

66376
1.0

ошибка появляется, когда я пытаюсь передать ее в модель логистической регрессии

    logr = LogisticRegression(solver='sag')
    logr.fit(train_on,train['A'])

это ошибка

--> 522                 array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order)
    523             except ComplexWarning:
    524                 raise ValueError("Complex data not supported\n"

/anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/numeric.py in asarray(a, dtype, order)
    536 
    537     """
--> 538     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
    539 
    540 

ValueError: setting an array element with a sequence.

Кто-нибудь может мне с этим помочь