重塑一个 numpy 数组会导致 TypeError答案

【问题标题】：Reshaping a numpy array results in TypeError重塑一个 numpy 数组会导致 TypeError
【发布时间】：2020-08-08 02:53:29
【问题描述】：

我正在关注 YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=y1ZrOs9s2QA&feature=youtu.be) 上的教程，代码可以在这里找到：https://github.com/murtazahassan/Digits-Classification/blob/master/OCR_CNN_Trainning.py

但是当我尝试运行下面的代码时，我得到了错误：TypeError: only integer scalar arrays can be convert to a scalar index.

x_train = np.array(list(map(preprocess, x_train)))
x_test = np.array(list(map(preprocess, x_test)))
x_validation = np.array(list(map(preprocess, x_validation)))

x_train = x_train.reshape(x_train[0], x_train[1], x_train[2], 1)
x_test = x_test.reshape(x_test[0], x_test[1], x_test[2], 1)
x_validation = x_validation.reshape(x_validation[0], x_validation[1], x_validation[2], 1)

我找到了这个 (TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index , while trying kfold cv) 和这个 (TypeError when indexing a list with a NumPy array: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index)，但它对我没有帮助。我做错了什么？

【问题讨论】：

使用 numpy，如果你对所有数组都执行name.dtype，你会得到什么？
@duckboycool 我得到 float64

标签： python numpy

【解决方案1】：

您正在向reshape 传递不属于int 类型的值：

x_train = x_train.reshape(x_train[0], x_train[1], x_train[2], 1)

在这里，例如，x_train[0] 需要是 int 类型（其他类型也是如此）。如果您打算使用它们的形状而不是它们的值，请使用：

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], x_train.shape[2], 1)

否则，您有两种选择：

如果您知道 x_train、x_test 和 x_validation 中的值是整数，请将它们的 dtype 设置为 int（并确保它在 ML 操作期间保持不变：

x_train = np.array(list(map(preprocess, x_train)), dtype=np.int)
x_test = np.array(list(map(preprocess, x_test)), dtype=np.int)
x_validation = np.array(list(map(preprocess, x_validation)), dtype=np.int)

如果您需要它们为float 但又想将它们称为int，请使用：

x_train = x_train.reshape(int(x_train[0]), int(x_train[1]), int(x_train[2]), 1)

【讨论】：