ValueError：使用序列设置数组元素。如何将我的功能重新排列到 np.arrays？答案

【问题标题】：ValueError: setting an array element with a sequence. How to re-arrange my features to np.arrays?ValueError：使用序列设置数组元素。如何将我的功能重新排列到 np.arrays？
【发布时间】：2021-03-17 08:50:34
【问题描述】：

我有一些像这样的features

[array([-725.91003  ,   51.094467 ,   14.295977 , ...,   -1.7903049,
          -1.7903049,   -1.7903049], dtype=float32),
 array([-7.5625812e+02,  7.8090454e+01, -2.7161818e+00, ...,
        -4.3733236e-01, -4.3733236e-01, -4.3733236e-01], dtype=float32),
 array([-748.3388   ,   73.042336 ,    3.2872062, ...,    0.7631229,
           0.7631229,    0.7631229], dtype=float32),
 array([-727.7924   ,  104.6542   ,    5.8776445, ...,   -1.7250983,
          -1.7250983,   -1.7250983], dtype=float32),
 array([-626.4832   ,   49.174232 ,  -17.049093 , ...,   -1.8033456,
          -1.8033456,   -1.8033456], dtype=float32),
 array([-7.2422760e+02,  1.0093343e+02,  1.8611973e+01, ...,
         5.7193387e-01,  5.7193387e-01,  5.7193387e-01], dtype=float32),
 array([-7.6023083e+02,  7.8462936e+01, -7.6474414e+00, ...,
         2.0393424e-01,  2.0393424e-01,  2.0393424e-01], dtype=float32),
 array([-732.217    ,  111.95129  ,    7.088293 , ...,   -0.8722699,
          -0.8722699,   -0.8722699], dtype=float32),
 array([-7.2999091e+02,  5.5315689e+01,  6.6589708e+00, ...,
        -5.7534605e-01, -5.7534605e-01, -5.7534605e-01], dtype=float32),
 array([-7.5546600e+02,  7.5549866e+01, -1.7497752e+00, ...,
         1.6348878e-01,  1.6348878e-01,  1.6348878e-01], dtype=float32),
 array([-735.93207  ,   67.90759  ,    5.9061728, ...,   -0.7860311,
          -0.7860311,   -0.7860311], dtype=float32),
 array([-7.5995685e+02,  6.4485733e+01,  5.4719698e-01, ...,
        -4.0942365e-01, -4.0942365e-01, -4.0942365e-01], dtype=float32),
 array([-7.2625726e+02,  7.6061371e+01,  2.1122944e+01, ...,
         6.2402117e-01,  6.2402117e-01,  6.2402117e-01], dtype=float32)]

我怎样才能把它们按正确的顺序排列。我想要一个外层np.array，里面的所有数组都必须变成列表。我想把这个np.array 放到 PCA 中。一般来说，我希望它们采用np.array 格式，但使用正确的方式。

那我想做这样的事情

pca = PCA(n_components=2)
f2d= pca.fit_transform(features)

如果我使用初始格式这样做，我会收到一条错误消息

ValueError: setting an array element with a sequence.

【问题讨论】：

目前您有一个数组列表并且想要一个列表数组？为什么不是二维数组？为什么不是一维数组，其中第一个 X 元素是您的第一个数组的特征等？为什么不向我们展示分类器，以便我们更好地理解正确的方式是什么？您列出了 python 2 和 3。如果您不针对特定版本，只需保留 python 标记。如果这是关于机器学习的，请添加任何相关标签。
我想要一个类似np.array([....],[.....],[....])的 np.array
是的，您在问题中说了很多。但我不明白你为什么要做这样的事情。您在问题中的构造和您想要的结果都可以类似地迭代/访问。
好吧，基本上我想先做一个 PCA（然后我会打破它来训练和测试使用分类器）。所以我想做这样的事情pca = PCA(n_components=2)f2d= pca.fit_transform(features)
我修正了正文，让我想要的更清楚。

标签： python python-3.x python-2.7 numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

基本上，我发现了问题所在。问题是features 的每个数组都有不同的长度。因此，如果我做np.array(feautures)，这不完全是一个“矩阵”，所以PCA 无法理解这个对象是什么。

我认为我必须更改我的算法前面的一些部分，以便feautures to 的每个数组具有相同的长度。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据documentation fit_transform(X, y=None)想要：

X: Xarray-like, shape (n_samples, n_features) 训练数据，其中 n_samples 是样本数，n_features 是样本数功能。

因此，在您的情况下，您希望通过以下方式将 1D ndarray 列表转换为 2D ndarray：

features = np.array(features)

您无需将其转换为列表的一维ndarray。

【讨论】：