Numpy 不支持的格式字符串被传递给numpy.ndarray

在本文中，我们将介绍Numpy中遇到的常见错误：“unsupported format string passed to numpy.ndarray”。这个错误通常发生在使用numpy数组时，主要是由于格式字符串无效或与数组的形状大小不兼容。

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格式字符串

格式字符串是指用于格式化输出的一系列特殊符号和关键字。Numpy在处理数组时，使用格式字符串将数据转换为指定的形式，并按照指定的格式输出。但是，如果格式字符串无效，Numpy将无法解析该字符串，从而导致错误的输出。

以下是一些示例无效的格式字符串：

%dF：格式F无效，因为F不是一个有效的格式。
%10.3J：格式J无效，因为J不是一个有效的格式。
%s3：格式%s不兼容，因为它要求输入的字符串至少为3个字符长。

为了解决这些问题，您应该使用一些有效的格式字符串，如：

%d：格式化整数。
%f：格式化浮点数。
%s：格式化字符串。

形状大小不兼容

当您正在使用numpy数组时，您需要确保您的格式字符串与数组的形状大小兼容。如果格式字符串尝试在不同长度的数组上使用相同的格式，将会发生不兼容的错误。

例如，以下代码在尝试将一个长度为3的数组转换为一个长度为2的数组时，将抛出“unsupported format string passed to numpy.ndarray”错误：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.zeros(2, dtype=np.dtype([('foo', 'i4'), ('bar', 'f4')]))
print(b)
b['foo'] = a

要解决这个问题，您需要确保格式字符串和数组的大小相匹配。例如，您可以将数组b的大小设置为3，以便将其与数组a的大小匹配。

数据类型不匹配

除了格式字符串和形状大小不兼容之外，还有一种常见的原因是由于数据类型不匹配而导致的错误。当您尝试将一个数据类型与另一个数据类型结合时，可能会导致不匹配的错误。例如，以下代码将抛出“unsupported format string passed to numpy.ndarray”错误：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.zeros((3, 3), dtype='i4')
c = np.array(['a', 'b', 'c'])
d = np.array((a, b, c))

print(d)

要解决这个错误，您需要确保数据类型匹配。例如，在上面的代码中，您可以使用相同的数据类型（例如都是’int’或都是’str’）来创建数组d。

总结

“unsupported format string passed to numpy.ndarray”通常是由于无效的格式字符串、形状大小不兼容或数据类型不匹配引起的。要解决这个问题，您需要确保使用有效的格式字符串，确保格式字符串与数组的大小匹配，并正确设置数据类型。通过遵循这些指南，您可以在Numpy中避免遇到这些错误。