python - 从 csv 读取的数据出现 ValueError : setting an array element with a sequence.

Question

我正在尝试按行从 csv 加载数据，然后从每一行中创建二维数组并将其存储在数组中:

正在加载:

with open('data_more.csv', newline='') as csvfile:
    data = list(csv.reader(csvfile))

解析:

def getTrainingData():
    label_data = []
    for i in range( 0 , len(data) - 1):
        y = list(data[i][1:41:1])
        y = list(map(lambda x: list(map(lambda z: int(z),x)),y))
        y = create2Darray(y)
        label_data.append(y)
    labelY = np.array(label_data,dtype=float)

create2Darray 函数:

def create2Darray( arr ):
    final_arr = []
    index = 0
    while( index < len(arr)):
        temp = arr[index:index+4:1]
        final_arr.append(temp)
        index+=4
    return final_arr

这是一个简单的任务，但我一直收到错误:

ValueError: setting an array element with a sequence.

我读到它与元素形状不相同的情况有关。但是，当我在 labelY 中打印所有元素的形状时，它会输出相同的形状。

那么是什么导致了这个问题呢？问题出现在这一行

labelY = np.array(label_data,dtype=float)

我的 csv 有格式

number, number, number

行中基本上有 N 个数字，用“,”分隔 example感谢您的帮助。

Answer 1

让我们从头开始:

1. 您似乎想要遍历文件的每一行以创建一个数组。迭代应该超过range(0, len(data))，而不是range(0, len(data) - 1):范围的最后一个元素是< em>exclusive，因此您目前正在跳过最后一行。事实上，你可以简单地写 range(len(data))，或者更 Pythonic 的，做

   for y in data:
       y = y[1:41]
   

2. 根据后面的内容，您希望 y 的 40 个元素从第二个元素开始。在这种情况下，y[1:41] 是正确的(您不需要结尾的 :1)。如果您不想跳过第一个元素，请使用 y[0:40]，或更符合 Python 的 y[:40]。请记住，索引是从零开始的，停止索引是独有的。

3. y 列表中的每个元素不是一个数字。它是一个字符串，您从文件中读取它。通常，您可以使用

   将其转换为数字列表

   y = [float(x) for x in y]
   

   或

   y = list(map(float, y))
   

   您的代码改为为每个元素创建一个嵌套列表，将其按数字拆分。这真的是你想要的吗？从问题的其余部分看来肯定不是这样。

4. create2Darray 似乎需要一个 4n 数字的列表，并将其分解为一个 n-by-4 大小的二维列表>。如果此时你想继续使用纯 Python，你可以使用 range 来缩短代码:

   def create2Darray(arr):
       return [arr[i:i + 4] for i in range(0, len(arr), 4)]
   

5. 使用 label_data.append(y) 将 2D 操作的结果附加到 3D 列表。目前，由于数字拆分，label_data 是一个第 4 维不规则的 4D 列表。以这种方式附加列表是非常低效的。如果有一个包含 for 循环主体中语句的小函数，并在列表理解中使用它，您会做得更好。
6. 最后，将 4 维数组(可能应该是 3 维数组)转换为 numpy 数组。此操作失败，因为您的号码的位数不尽相同。修复第 3 步后，错误就会消失。当您将所有内容显式转换为 int 时，仍然存在为什么需要 dtype=np.float 的问题，但这需要您自己弄清楚。
7. 不要忘记将返回值添加到 getTrainingData!

长话短说

不过，您真正可以做的最简单的事情是在将文件转换为 2D numpy 数组后进行所有转换。您的程序可以重写为

with open('data_more.csv', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [float(x) for x in line[1:] for line in reader]
data = np.array(data).reshape(data.shape[0], -1, 4)