定义4维numpy全1矩阵时代码报错该如何调试

问题根因 #

• numpy.zeros的第一个入参要求是表示矩阵维度的元组，不能将各个维度的数值作为独立参数依次传入。你原本的写法numpy.zeros(t[0],t[1],t[2],t[3])是把4个维度拆成了4个独立位置参数，超出了zeros最多3个位置参数的限制，所以抛出类型错误。
• 你调整为3维后依然报错，是因为此时第一个参数t[0]=3被识别为shape（生成的是长度为3的一维数组），第二个参数t[1]=4被识别为dtype（数据类型），4不是合法的dtype参数，自然运行失败。

修复方案 #

最优写法（无需循环） #

要生成全1的N维矩阵，直接调用numpy内置的ones方法即可，一行代码就能完成，性能远高于手动循环赋值：

import numpy as np
# 四维全1矩阵，shape为(3,4,5,6)
a = np.ones((3,4,5,6))
print(a)

保留原逻辑的修复写法 #

如果你一定要沿用“先创建全0矩阵再循环赋值为1”的逻辑，只要把shape作为元组传入zeros即可：

import numpy as np
t = (3,4,5,6)
# 把维度元组作为第一个参数传入zeros
a = np.zeros(t)

for x in range(t[0]):
    for y in range(t[1]):
        for z in range(t[2]):
            for w in range(t[3]):
                a[x][y][z][w] = 1

print(a)

3维的情况同理，把t=(3,4,5)作为shape传入zeros即可：a = np.zeros(t)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jan