不均匀数组如何转化成一维series

Terence888

1. pre = torch.nn.functional.softmax(torch.tensor(np.array(pre_valid).flatten(),dtype=torch.float32),dim=-1)
   
2. result = np.argmax(pre,axis=1)

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上述代码报错

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. ValueError                                Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[112], line 1
   
4. ----> 1 pre = torch.nn.functional.softmax(torch.tensor(np.array(pre_valid).flatten(),dtype=torch.float32),dim=-1)
   
5.       2 result = np.argmax(pre,axis=1)
   
6. 
   
7. ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (229,) + inhomogeneous part.

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其中pre_valid是形状为（229，2）的列表

FishC

根据错误信息，`pre_valid` 是一个形状为 (229, 2) 的列表，其中包含了不规则形状的数据。要解决此问题并将其转换为一维的 `Series`，你可以执行以下步骤：

1. 将 `pre_valid` 转换为 NumPy 数组并展平为一维。
2. 使用 PyTorch 的 `softmax` 函数来处理扁平化后的一维数据。
3. 使用 `np.argmax` 找出最大值对应的索引。

以下是修改后的代码：

1. import numpy as np
   
2. import torch
   
3. import pandas as pd
   
4. 
   
5. # 将 pre_valid 转为 NumPy 数组并展平
   
6. pre_valid = np.array(pre_valid, dtype=object)
   
7. flattened = np.concatenate(pre_valid).astype(np.float32)
   
8. 
   
9. # 计算 softmax
   
10. pre = torch.nn.functional.softmax(torch.tensor(flattened), dim=-1)
    
11. 
    
12. # 找出最大值对应的索引
    
13. result = np.argmax(pre.numpy())
    
14. 
    
15. # 可选：将结果转换为 pandas Series
    
16. series_result = pd.Series(pre.numpy())
    
17. 
    
18. print(series_result)

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关键是先将 `pre_valid` 整合为一维数组，然后再应用 `softmax` 和 `argmax` 操作。通过 `numpy.concatenate` 方法，我们能够展开不规则形状的数据。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。