无法将大小为 0 的数组重塑为形状答案

【问题标题】：Cannot reshape array of size 0 into shape无法将大小为 0 的数组重塑为形状
【发布时间】：2020-10-15 19:16:25
【问题描述】：

对我正在使用的程序进行更正后，我的代码出现错误：

import numpy as np
import gzip
import struct


def load_images(filename):
    # Open and unzip the file of images :
    with gzip.open(filename, 'rb') as f:
        # read the header, information into a bunch of variables:
        _ignored, n_images, image_columns, image_rows = struct.unpack('>IIII', bytearray(f.read()[:16]))
        print(_ignored, n_images, image_columns, image_rows)
        print(f.read()[:16])
        # read all the pixels into a long numpy array :
        all_pixels = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8)
        print(all_pixels)
        print(all_pixels.shape)
        print(all_pixels.ndim)
        # reshape the array into a matrix where each line is an image:
        images_matrix = all_pixels.reshape(n_images, image_columns * image_rows)

我收到此错误：

load_images("\\MNIST\\train-images-idx3-ubyte.gz")
2051 60000 28 28
b''
[]
(0,)
1
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "<input>", line 19, in load_images
ValueError: cannot reshape array of size 0 into shape (60000,784)

我试图定义数组，但还是不行......

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas

【解决方案1】：

您读取（）文件两次。第一次读取后，光标位于底部。因此，如果您再次阅读，它不会返回任何内容。

您的对象是空的，因此无法调整大小。

更多信息请点击here

【讨论】：

【解决方案2】：

问题在于，在应该从文件 (all_pixels = np.frombuffer(f.read(), dtype=np.uint8)) 中获取数据的行中，对 f.read() 的调用不会读取任何内容，从而导致一个空数组，您无法对其进行整形，显然原因。

根本原因是file.read() 不带任何参数将读取/消耗打开文件中的所有字节。因此，在下一次 file.read() 调用时，您位于文件的末尾，并且没有获取任何内容。

相反，您似乎希望将前 16 个字节作为标头读取，并将其余字节作为数据读取。

为此，您应该将第一次调用 .read() 替换为您要为标头读取的字节数。

这将确保您只读取前几个字节，其余的由后续的f.read() 调用读取：

import numpy as np
import gzip
import struct


def load_images(filename):
    # Open and unzip the file of images :
    with gzip.open(filename, 'rb') as f:
        header = f.read(16)  # read the header bytes
        # read the header, information into a bunch of variables:
        _ignored, n_images, image_columns, image_rows = struct.unpack('>IIII', bytearray(header))
        print(_ignored, n_images, image_columns, image_rows)
        print(header)
        # read all the pixels into a long numpy array:
        data = f.read()  # read the data bytes
        all_pixels = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8)  
        print(all_pixels)
        print(all_pixels.shape)
        print(all_pixels.ndim)
        # reshape the array into a matrix where each line is an image:
        images_matrix = all_pixels.reshape(n_images, image_columns * image_rows)

【讨论】：