ValueError: ustawienie elementu tablicy za pomocą sekwencji

Ten kod Python:

import numpy as p

def firstfunction():
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray = []
    MeanOutputHeader=['TestID','ConditionName','FilterType','RRMean','HRMean',
                      'dZdtMaxVoltageMean','BZMean','ZXMean','LVETMean','Z0Mean',
                      'StrokeVolumeMean','CardiacOutputMean','VelocityIndexMean']
    dataMatrix = BeatByBeatMatrixOfMatrices[column]
    roughTrimmedMatrix = p.array(dataMatrix[1:,1:17])


    trimmedMatrix = p.array(roughTrimmedMatrix,dtype=p.float64)  #ERROR THROWN HERE


    myMeans = p.mean(trimmedMatrix,axis=0,dtype=p.float64)
    conditionMeansArray = [TestID,testCondition,'UnfilteredBefore',myMeans[3], myMeans[4], 
                           myMeans[6], myMeans[9], myMeans[10], myMeans[11], myMeans[12],
                           myMeans[13], myMeans[14], myMeans[15]]
    UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray.append(conditionMeansArray)
    secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)
    return

def secondfunction(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray):
    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
    return

firstfunction()

Zgłasza ten komunikat o błędzie:

File "mypath\mypythonscript.py", line 3484, in secondfunction
RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]
ValueError: setting an array element with a sequence.

Czy ktoś może mi pokazać, co mam zrobić, aby rozwiązać problem z uszkodzonego kodu powyżej, aby przestał wyświetlać komunikat o błędzie?

EDYCJA: Zrobiłem polecenie drukowania, aby uzyskać zawartość matrycy, i oto, co wydrukowało:

UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray to:

[['TestID', 'ConditionName', 'FilterType', 'RRMean', 'HRMean', 'dZdtMaxVoltageMean', 'BZMean', 'ZXMean', 'LVETMean', 'Z0Mean', 'StrokeVolumeMean', 'CardiacOutputMean', 'VelocityIndexMean'],
[u'HF101710', 'PreEx10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.90670000000000006, 66.257731979420001, 1.8305673000000002, 0.11750000000000001, 0.15120546389880002, 0.26870546389879996, 27.628261216480002, 86.944190346160013, 5.767261352345999, 0.066259118585869997],
[u'HF101710', '25W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.68478571428571422, 87.727887206978565, 2.2965444125714285, 0.099642857142857144, 0.14952476549885715, 0.24916762264164286, 27.010483303721429, 103.5237336525, 9.0682762747642869, 0.085022572648242867],
[u'HF101710', '50W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.54188235294117659, 110.74841107829413, 2.6719262705882354, 0.077705882352917643, 0.15051306356552943, 0.2282189459185294, 26.768787504858825, 111.22827075238826, 12.329456404418824, 0.099814258468417641],
[u'HF101710', '75W10SecondsBEFORE', 'UnfilteredBefore', 0.4561904761904762, 131.52996981880955, 3.1818159523809522, 0.074714285714290493, 0.13459344175047619, 0.20930772746485715, 26.391156337028569, 123.27387909873812, 16.214243779323812, 0.1205685359981619]]

Wygląda mi na matrycę 5 wierszy na 13 kolumn, chociaż liczba wierszy jest zmienna, gdy różne dane są uruchamiane przez skrypt. Z tymi samymi danymi, które dodam w tym.

EDYCJA 2 : Jednak skrypt zgłasza błąd. Nie sądzę więc, aby twój pomysł wyjaśniał występujący tutaj problem. Ale dziękuję. Jakieś inne pomysły?

EDYCJA 3:

Do Twojej wiadomości, jeśli zastąpię ten wiersz kodu problemu:

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray,dtype=p.float64)[1:,3]

z tym zamiast tego:

    RRDuringArray = p.array(UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArray)[1:,3]

Następnie ta sekcja skryptu działa dobrze bez zgłaszania błędu, ale następnie ten wiersz kodu znajduje się poniżej:

p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())

Zgłasza ten błąd:

File "mypath\mypythonscript.py", line 3631, in CreateSummaryGraphics
  p.ylim(.5*RRDuringArray.min(),1.5*RRDuringArray.max())
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

Widać więc, że muszę określić typ danych, aby móc używać ylim w matplotlib, ale określenie typu danych powoduje wyświetlenie komunikatu o błędzie, który zainicjował ten post.

Z kodu, który nam pokazałeś, jedyne, co możemy powiedzieć, to to, że próbujesz utworzyć tablicę z listy, która nie ma kształtu wielowymiarowego. Na przykład

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

lub

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

wyświetli ten komunikat o błędzie, ponieważ kształt listy danych wejściowych nie jest (uogólnionym) „pudełkiem”, które można przekształcić w tablicę wielowymiarową. Prawdopodobnie UnFilteredDuringExSummaryOfMeansArrayzawiera sekwencje o różnych długościach.

Edycja : Inną możliwą przyczyną tego komunikatu o błędzie jest próba użycia ciągu jako elementu w tablicy typu float:

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

Właśnie tego próbujesz zgodnie ze swoją edycją. Jeśli naprawdę chcesz mieć tablicę NumPy zawierającą zarówno łańcuchy, jak i zmiennoprzecinkowe, możesz użyć dtype object, który umożliwia tablicy przechowywanie dowolnych obiektów Python:

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

Nie wiedząc, co osiągnie Twój kod, nie mogę ocenić, czy tego właśnie chcesz.

Python ValueError:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Oznacza to dokładnie to, co mówi, próbujesz wcisnąć sekwencję liczb w pojedynczy przedział liczbowy. Może być rzucany w różnych okolicznościach.

1. Gdy przekazujesz krotkę lub listę pythonową, które mają być interpretowane jako element tablicy 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. Próbując wcisnąć tablicę numpy o długości> 1 w element tablicy 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

Tworzona jest tablica numpy, a numpy nie wie, jak wcisnąć krotki lub tablice wielowartościowe w gniazda pojedynczych elementów. Oczekuje, że wszystko, co podasz, zostanie ocenione na jedną liczbę, jeśli nie, Numpy odpowiada, że ​​nie wie, jak ustawić element tablicy za pomocą sekwencji.

W moim przypadku wystąpił błąd w Tensorflow. Przyczyną było, że próbowałem nakarmić tablicę o innej długości lub sekwencji:

przykład:

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)

A jeśli moja tablica to:

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

Wtedy dostanę błąd:

ValueError: setting an array element with a sequence.

ale jeśli zrobię padding, wtedy:

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

Teraz działa.

dla tych, którzy mają problemy z podobnymi problemami w Numpy, bardzo prostym rozwiązaniem byłoby:

definiowanie dtype=objectpodczas definiowania tablicy do przypisywania jej wartości. na przykład:

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

W moim przypadku problem był inny. Próbowałem przekonwertować listy list int na tablicę. Problem polegał na tym, że była jedna lista o innej długości niż inne. Jeśli chcesz to udowodnić, musisz:

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

W moim przypadku referencyjna długość wynosiła 560.

W moim przypadku problemem był wykres rozrzutu ramki danych 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)

Gdy kształt nie jest regularny lub elementy mają różne typy danych, dtypeargument przekazywany tylko do np.array może być object.

import numpy as np

# arr1 = np.array([[10, 20.], [30], [40]], dtype=np.float32)  # error
arr2 = np.array([[10, 20.], [30], [40]])  # OK, and the dtype is object
arr3 = np.array([[10, 20.], 'hello'])     # OK, and the dtype is also object

``