如何将(n,)维度的NumPy数组重塑为(n,3)维度？

你的错误核心是reshape的形状参数逻辑错误：原数组总元素数是13716，而你指定的(vertices.size,3)总元素数是13716×3，两者不匹配，自然无法重塑。

正确处理步骤 #

• 先把字符串转换为数值数组
  你当前的vertices是字符串数组，每个元素是包含三个坐标的字符串（比如"1.0 2.0 3.0"），需要先拆分并转换为数值类型：

  # 拆分每个vertex行的坐标，转换为float数组
  vertices = np.array([list(map(float, line[7:].split())) for line in content if line.startswith('vertex')])
  

  这一步执行后，vertices已经是(n,3)形状的数组了，不需要再reshape。

• 如果已经是一维数值数组，用自动计算行数的reshape
  假设你已经得到了一维的数值数组（总元素数是3的倍数），可以用-1让numpy自动计算正确的行数：

  vertices = vertices.reshape(-1, 3)
  

  这里-1会自动计算为13716//3 = 4572，最终形状就是(4572,3)，符合你的需求。

为什么原来的代码不行？ #

你之前的代码只是把每个行的子字符串存成数组元素，得到的是(m,)形状的字符串数组（m是vertex行的数量），每个元素是一个字符串，此时vertices.size等于m。如果m×3不等于13716，或者你没把字符串转成数值，就会出现形状不匹配的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Margot Berranger