ValueError：无法将输入数组从形状（100,2）广播到形状（101,2）

Question

我正在尝试创建一个尺寸为 (101, 2, 1000) 的 3d 张量。我不得不将我找到的 R 代码翻译成 python，但问题是 r 从 1 开始迭代，而 python 在 0 开始迭代。

下面有没有办法解决这个问题？

提前致谢！

df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(1000, 2), columns=['Col1', 'Col2'])
a = np.array(df1)
a_stdnorm = stats.norm.ppf(a)
n_rows = a.shape[0]
n_cols = a.shape[1]
samples = 100
if samples % 2 == 0:
    samples = samples + 1 # force an odd number
samples_increment = samples - 1 # to cater for 1 based indices
tensor = np.zeros((samples, n_cols, n_rows))
    sum_col = a[:,0] + a[:,1]
    sort = np.argsort(sum_col)
    block_half = samples // 2
    start = 0
    end = start + samples_increment
    for n in range(n_rows):
        if (n + 1) - block_half > 0 and n + block_half <= n_rows:
            start = n - block_half
            end = start + samples_increment
        dx = sort[start:end]
        data = a_stdnorm[dx,:]
        tensor[:,:,sort[n]] = data

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-1b371b208d20> in <module>()
     22     dx = sort[start:end]
     23     all_data = a_stdnorm[dx,:]
---> 24     tensor[:,:,sort[n]] = all_data

ValueError: could not broadcast input array from shape (100,2) into shape (101,2)

Answer 1

问题似乎是尺寸不匹配。具体来说，tensor 的切片大小为 (101,2)，而 data 的切片大小最终为 (100,2)。

删除这些行：

if samples % 2 == 0:
    samples = samples + 1 # force an odd number

只是让这条线什么都不做：

samples_increment = samples # to cater for 1 based indices (change #1)

我们不做任何事情来使样本数奇数似乎可以解决问题。

---

如果您确实需要样本数为奇数，则首先需要更改此行以不再执行任何操作：

samples_increment = samples # to cater for 1 based indices

然后你会发现，在最后一次迭代中，循环会失败。这是因为我们在计算block_half 时由于示例数为奇数而四舍五入。因此，您必须进行一些按摩才能针对这种情况正确更新end。