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。