Numpy报”ValueError:cannot reshape array of size X into shape Y “的原因以及解决办法

问题描述

在使用Numpy的时候，经常会遇到"ValueError:cannot reshape array of size X into shape Y"的错误。其中，X和Y代表不同的数值，具体的数值会因为代码的不同而有所变化。这种错误会让程序无法正常运行，导致代码出错。

问题分析

这个错误通常是因为在使用numpy.reshape()函数时，指定的shape与原来数组的size不一致所导致的。规则是：转换前后数组的元素总数必须相同。

举例说明

下面是一个简单的例子，它展示了数组转换前后元素总数不同的情况。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.reshape(a, (2,2))

输出如下：

Traceback (most recent call last):
  File "./numpy_test.py", line 3, in <module>
    b = np.reshape(a, (2,2))
ValueError: cannot reshape array of size 6 into shape (2,2)

问题解决

针对这种错误，我们可以在代码中进行一些修改，以解决这个问题。下面是几种常见的解决方案：

方法一：确保转换前后数组的元素总数相同。

这个方法是最常见的解决方案，只要保证转换前后数组的元素总数相同就可以避免这个错误。可以通过使用numpy.size()函数来计算原始数组的元素总数。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
size = np.size(a)
b = np.reshape(a, (3,2))

方法二：使用 numpy.ravel() 函数将多维数组转化为一维数组。

如果我们不确定要将数组转换成什么形状，可以考虑将多维数组转化为一维数组，这样就可以根据需要重新组织数组。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.ravel(a)

方法三：使用 numpy.flatten() 函数将多维数组转化为一维数组。

flatten函数的作用和ravel函数相似，也是将多维数组转化为一维数组。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.flatten(a)

方法四：使用 numpy.resize()函数重新调整数组大小。

resize函数可以改变数组的大小并返回一个新的数组。当新的大小超出原始数组的大小时，新数组将以原始数组的尾部进行扩展，而超出原始数组范围之外的项将为0。

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.resize(a, (3,3))

总结

"ValueError:cannot reshape array of size X into shape Y"表示转换前后数组的元素总数不同，通常可以通过以下方法进行解决：

1. 确保转换前后数组的元素总数相同。

2. 使用numpy.ravel()函数将多维数组转化为一维数组。

3. 使用numpy.flatten()函数将多维数组转化为一维数组。

4. 使用numpy.resize()函数重新调整数组大小。