如何将numpy数组的元素设置为numpy数组？

如何解决如何将numpy数组的元素设置为numpy数组？

我想将self.weights的特定元素（是一个numpy数组）设置为另一个numpy数组，但是出现了两个错误：

“ TypeError：只有大小为1的数组可以转换为Python标量”

“ ValueError：设置具有序列的数组元素。”

示例：

self.weights=np.empty(some size)
self.weights[i]=np.random.randn(some size)

这是我的代码：

import numpy as np
import sys
    
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)

class NeuralNetwork:
    def __init__(self,inputs,hiddensSizes,outputs,lr,epochs):
        self.inputs = inputs
        self.inputsSize = self.inputs.shape[1]
        self.outputs = outputs
        self.outputsSize = self.outputs.shape[1]
        self.lr = lr
        self.epochs = epochs
        self.hiddensSizes = hiddensSizes
        self.weights = np.empty(len(self.hiddensSizes) + 1)
        self.combinedLayers = np.hstack((self.inputsSize,self.hiddensSizes,self.outputsSize))
        for i in range(len((self.weights))):
            self.weights[i] = np.random.randn(self.combinedLayers[i],self.combinedLayers[i + 1]) #ERROR IS HERE
    
    
NN = NeuralNetwork(np.array([[0,1,1],[0,0]]),(3,4),np.array([[0,0],1]]),0.1,10000)
print(NN.weights)

解决方法

以下代码返回相同的错误。

import numpy as np

weights = np.empty(3)
weights[0] = [1,2]

ValueError: setting an array element with a sequence.

但这可行：

weights[0] = 1

---

数组的每个元素都应具有相同数量的维数（与标准python列表不同）。默认值为1，这就是您所使用的情况。 要指定深度，只需传入一个元组即可。 查看以下内容：

weights = np.empty((3,5))
weights[0] = [1,2]

也会返回错误：

ValueError: cannot copy sequence with size 2 to array axis with dimension 5

但是以下内容将起作用，因为我的分配列表具有预期的尺寸：

weights[0] = [1,2,3,4,5]

希望您能从那里弄清楚。

,

由于np.random.randn(self.combinedLayers[i],self.combinedLayers[i + 1])的形状不断变化，因此最好使用list：

# code code code
    self.weights = []
# code code code
    for ....:
        self.weights.append(np.random.randn(self.combinedLayers[i],self.combinedLayers[i + 1]))
# code code code

但是，如果您想使用NumPy，则将object数据类型用作：

# code code code
    self.weights =  np.empty(len(self.hiddensSizes) + 1,dtype = 'object')
# code code code