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Numpy报”ValueError:No objects to concatenate “的原因以及解决办法

  • Post category:Python

问题描述：

在使用Numpy的concatenate函数时，可能会出现类似如下错误信息：

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

问题分析：

这个错误信息一般出现在使用concatenate函数时，其中至少一个输入数组的维度为0。在numpy中，0维数组也被称为标量 (scalar)。比如：

import numpy as np

a = np.array(1)
b = np.array([2, 3])

np.concatenate([a, b])

运行代码时，会抛出以下错误：

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

因为a是零维数组，与b无法拼接。

解决方案：

解决这个问题的方法很简单：只需将零维数组转化为至少一维数组即可。

方法一：使用numpy的atleast_1d()函数

atleast_1d()函数会将输入的变量转化为至少一维数组。如果是标量，则转化为一个数组；如果已经是一维或多维数组，则不做改变。

使用方法如下：

np.concatenate([np.atleast_1d(a), b])

这样就可以避免零维数组和其他数组的拼接了。

方法二：使用numpy的reshape()函数

除了使用atleast_1d()函数，还可以使用reshape()函数，将零维数组转化为一个有一维或多维的数组。

对于零维的标量，可以使用reshape(1)将其转化为一个包含一个元素的一维数组：

np.concatenate([a.reshape(1), b])

对于多维零维数组，则可以按需调整其reshape()函数的参数，将其转化为至少一维的数组。

总结：

出现”ValueError:No objects to concatenate “的错误，是因为输入的数组中至少有一个零维数组，即标量。可以使用numpy的atleast_1d()函数或reshape()函数将其转化为至少一维的数组，以避免这个错误。

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