无法将np.random.normal求和结果赋值给数组元素，求错误解决方法

问题代码 #

np.random.seed(0)
sum=np.zeros(10,dtype=float)
for i in np.arange(1,11):
    X = np.random.normal(size=(10,1))
    Y=np.sum(X,axis=1)
    sum[i-1]=Y
print(sum)

报错信息 #

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-33fba8ac5d90> in <module>
      6     X = np.random.normal(size=(10,1))
      7     Y=np.sum(X,axis=1)
----> 8     sum[i-1]=Y
      9 print(sum)

ValueError: setting an array element with a sequence.

错误原因 #

你创建的sum是长度为10的一维数组，每个元素都是单个float标量。但X = np.random.normal(size=(10,1))生成的是10行1列的二维数组，np.sum(X,axis=1)会沿着行方向求和，得到的Y是长度为10的一维数组（形状为(10,)）。把长度10的数组赋值给sum的单个元素，自然会触发"用序列设置数组元素"的错误。

解决方案 #

分两种情况处理：

情况1：每次对整个X数组求和得到一个标量，赋值给sum的单个元素

如果你的需求是每次生成(10,1)的数组后，求所有元素的总和（得到一个标量），然后把这个标量存入sum数组，只需要修改求和的axis参数，直接对整个数组求和：

np.random.seed(0)
sum_arr = np.zeros(10, dtype=float)  # 避免用sum作为变量名，和内置函数冲突
for i in np.arange(1,11):
    X = np.random.normal(size=(10,1))
    Y = np.sum(X)  # 去掉axis=1，对整个数组求和得到标量
    sum_arr[i-1] = Y
print(sum_arr)

注意：尽量不要用sum作为变量名，它会覆盖Python内置的sum()函数，可能引发其他问题，这里改为sum_arr。

情况2：每次生成的Y数组作为sum的一行

如果你的需求是把每次得到的长度10的Y数组作为sum的一行，那需要把sum初始化为二维数组：

np.random.seed(0)
sum_arr = np.zeros((10,10), dtype=float)  # 10行10列的二维数组
for i in np.arange(1,11):
    X = np.random.normal(size=(10,1))
    Y = np.sum(X, axis=1)
    sum_arr[i-1] = Y  # 把Y赋值给sum_arr的第i-1行
print(sum_arr)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者XYJ