创始人

2024-08-10 22:01:45

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该问题通常出现在使用numpy数组操作时。当执行reshape操作时，如果数组过于复杂，无法正确地按照指定的形状进行重塑，就会出现该错误。为了解决这个问题，可以使用numpy函数flatten()或ravel()将数组扁平化，在重塑之前使用这两个函数可以避免该错误。以下是示例代码：

import numpy as np

创建一个复杂的3维数组

a = np.random.randint(0, 10, (2, 3, 4))

尝试对数组进行重塑，此处指定的形状无法处理原数组

b = a.reshape(24, 1)

c = a.flatten()

d = c.reshape(24, 1)

print(d)

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