Numpy ValueError: negative dimensions are not allowed错误

在本文中，我们将介绍如何解决Numpy ValueError: negative dimensions are not allowed这一问题。

在Numpy中，当我们创建一个数组时，我们需要指定数组的形状（shape）。如果我们在创建时给出负数形状（即轴长度）时，就会触发Numpy ValueError: negative dimensions are not allowed这个错误。

例如，我们创建一个长度为-1的数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], shape=(-1,))

这就会出现下面的错误：

ValueError: negative dimensions are not allowed

这是因为形状(-1,)表示“只知道有一个未知长度的轴”，但是我们需要显式地指定未知长度的值。

那么，如何解决这个问题呢？

阅读更多：Numpy 教程

解决方法1：指定未知长度

我们可以使用一个正整数来指定未知长度。例如，在上面的例子中，我们可以使用4来代表未知长度。

arr = np.array([1, 2, 3, 4], shape=(4,))

这样我们就可以成功创建一个长度为4的数组了。

解决方法2：使用numpy.newaxis

另一个解决这个问题的方法是使用numpy.newaxis。它可以用来在数组中添加新的轴。

例如，我们可以使用以下语法来创建一个形状为(4,1)的数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4])[:, np.newaxis]

这将在原本一维的数组中添加一个新的轴，使其变成一个形状为(4,1)的二维数组。

解决方法3：使用reshape()

还可以使用reshape()函数来改变数组的形状，从而避免出现负数形状的问题。

arr = np.array([1, 2, 3, 4]).reshape((4, 1))

这将创建一个形状为(4,1)的数组。

总结

Numpy ValueError: negative dimensions are not allowed这个错误是因为我们在创建数组时指定了负数形状（即轴长度）。为了避免这个错误，我们可以使用一个正整数来指定未知长度，使用numpy.newaxis来添加新轴，或者使用reshape()函数来改变数组的形状。以上三种方法都可以解决这个问题。