使用Python原生列表:如果你不需要使用NumPy数组的特定功能(如广播等),可以使用Python的原生列表代替NumPy数组。原生列表可以容纳序列作为元素,而不会抛出“ValueError: setting an array element with a sequence”的错误。例如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 创建一个包含两个列表的二维列表 在这个例子中,...
ValueError: setting an array element with a sequence. 正如您在上述程序的最后代码中看到的,当我们尝试将两个值 1,2 分配给 numpy_arr 的 0 索引时,我们得到错误ValueError: seting an array element with a sequence。 这是因为我们只能在索引中存储单个值。 但是,我们可以将其替换为另一个值,以便单个索引...
【报错记录】ValueError: setting an array element with a sequence 今天用python的时候,遇到了这个报错 原因是因为我在用librosa读取音频的时候开始忘记写了sr # 读取 wav 文件的音频数据 audio_data, sr = librosa.load(src_file, sr = SAMPLE_RATE) # audio_data = librosa.load(src_file) # 这个是错的...
1. 解释“ValueError: setting an array element with a sequence”的含义 这个错误通常出现在尝试使用NumPy或其他类似库创建或修改数组时。错误信息“setting an array element with a sequence”意味着你试图将一个序列(如列表或元组)赋值给数组的一个元素,但这个序列的长度与数组的其他元素不匹配,或者数组本身不是...
一、错误提示 kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters= i, batch_size=40, random_state=33)kmeans.fit(pcm_energys) #报错点 回到顶部 二、原因分析 网查了好多资料大致分为这几种情况: 输入到模型里的数据没严格转换成 np.arry()形式, 矩阵没对齐,个别行成员数量与其他不一致等。
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (12782,) + inhomogeneous part. 2.问题原因 numpy版本问题: 解决办法: 卸载现有版本numpy,安装numpy 1.21.0(python 3.6)版本或者1.23.5(python 3.11) ...
解决ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneo HongyuPeng 9 人赞同了该文章 例如复现SSD+Pytorch时,容易出现以下报错,主要问题是numpy版本过高。 解决方法,将numpy版本降为1.23.0即可。编辑于 2023-10-13 16:36・...
在训练模型时,系统报错,出现如下情况: ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (6,) + inhomogeneous part. 然而检查数据集、环境配置参数发现没有问题,相同的模型、配置和训练数据集在其他电脑上可以正常...
Python编程时出现ValueError:settinganarrayelementwithasequence问题。这个问题是由于数组append时前后数组shape不一致导致的,必须一致才能append。 解决方式如下: (1)既然是由于存在数组shape不一致导致的错误,那我们首先找出不一致的地方; 找出将图片转化成数组的代码,例如我这里是image ...
问题描述如下: ValueError: setting an array element with a sequence. 解决方法 值错误:用序列设置数组元素。 输出值查看,发现为,即输出嵌套列表内第一个列表即可! 将 plt.plot(x,test_predict) 改为 plt.plot(x,test_predict[0]) 声明