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python - 将 np.array 添加到列表后尺寸丢失

问题描述

我将 3000 个 np.arrays 添加到列表中并将列表转换回 np.array。np.array 的维度是 (270000,)。在整个循环运行和 np.array 转换过程后，结果数组的维度为：(3000,)，而预期为 (3000,270000)。奇怪的是，在中途停止进程时，比如在 1900 个数组处，观察到的形状是 (1900,270000)，这就是我希望输出在循环结束时的样子。

from scipy import misc
from os import walk
labels = []
X=[]
Y=[]
for (_, dirnames, _) in walk(mypath):
    labels.extend(dirnames)
for category, label in enumerate(labels):
#     print 'Category:',category,'\tLabel:',label
    for root, dirs, files in os.walk(os.path.abspath(join(mypath,label))):
        for file in files:
            imagePath=os.path.join(root, file)
            face = misc.imread(imagePath)
            flattenImgMatrix=misc.imresize(face,[300, 300], interp='nearest').flatten()
            X.append(flattenImgMatrix)
            Y.append([category])
arrX=np.array(X)
arrY=np.array(Y)

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

没有您的数据，这是不可能解决的。但是，您可以在for循环中添加显式检查以自行调试。这不仅会确认数组是错误的形状，而且会提供一些有用的信息来隔离它出现的位置：

assert flattenImgMatrix.shape == (270000,), f'Error: {file}: {flattenImgMatrix.shape}'

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