np.vstack()合并矩阵出错如下：
文本上已经解释的很清楚了，除了合并方向，其他维度上，需要被合并的输入项必须具有相同的结构。
此处我的使用背景是A股沪深300各个股票在2017-01-01到2019-01-01时间段的历史数据，沿着axis=1即垂直方向合并，这就要求在axis=0横向上各个合并项具有相同的行数，而实际因为各只股票可能存在停牌之类的情况，导致历史数据并不完善。
有的个股在这段时间有487条记录，有的只有468条。
通过
merge
操作补全每只股票的记录，都补全为487条，问题就ok了。
（已解决）ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
np.vstack()合并矩阵出错如下：文本上已经解释的很清楚了，除了合并方向，其他维度上，需要被合并的输入项必须具有相同的结构。此处我的使用背景是A股沪深300各个股票在2017-01-01到2019-01-01时间段的历史数据，沿着axis=1即垂直方向合并，这就要求在axis=0横向上各个合并项具有相同的行数，而实际因为各只股票可能存在停牌之类的情况，导致历史数据并不完善。有的个股在...
通常不会报出这种错误，但还是有奇人能搞出来。这种错误通过断点调试就可以发现错误
在利用Python进行绘图时可能报出这种错误。
Traceback (most recent call last):
File "E:\Anaconda3\en
vs
\python27\Lib\lib-tk\Tkinter.py", line 1542, in __call__
return self.func(*args)
File "E:\Anaconda3\en
vs
\python27\lib\site-packages\matplotlib\backends\_backend_tk.py", l
ValueError
: all the
input
array
dimension
s
excep
t for the
concatenation
axis
must
match
exactly
心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，谦虚，自律，反思，成长，还算是比较正能量的博主，公益免费传播……内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的东西(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀)……
04-12
因为运行代码报错误：所以研究一下这个append函数
numpy.append(arr, values,
axis
=None):
#简答来说，就是arr和values会重新组合成一个新的数组，做为返回值。而
axis
是一个可选的值
当
axis
无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！
>>> np.append([1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]...
python中调用np.hs
tack
对两张图片进行水平拼接时提示：“
ValueError
: all the
input
array
dimension
s
excep
t for the
concatenation
axis
must
match
exactly
” 代码：
import numpy as np
import cv2
imgname1 = '1.jpg'
imgname2 = '2...
Scanning labels data_train/2/labels.cache (2960 found, 0 missing, 1 empty, 0 duplicate, for 2961 images): 2961it [00:00, 12423.43it/s]
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 461, in <module>
train(hyp, opt, device, tb_writer)...
复制代码 代码如下:
totalCount = ‘100’ totalPage = int(totalCount)/20
ValueError
: invalid literal for int() with base 10的错误
网上同样的错误有人建议用round(float(“1.0″))，但是
解决
不了我这个问题，round(float(“1.0″))是用于
解决
浮点数转换为整形数的，
而我这个则是因为原字符串转换为整形后做除法，虽然一段时间内可能不报错，但时间久了就会提示（其实就是一个warning，但是会强制终止你的程序），正确
在用python的LinearRegression做最小二乘时遇到如下错误：
ValueError
: Expected 2D
array
, got 1D
array
instead:
array
=[5.].
Reshape your data either using
array
.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or
array
.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
翻译过来是：
ValueError
：预期为2D数组，改为获取1D数组：
数组= [5.]。
如果数据具有单个
keras保存模型时，使用的是m.save_weights，只保存了模型的权重而没有结构，直接使用keras.models.load_model就会报错。所以，可以重新构建相同结构的模型，（m.save_weights）使用m.load_weights；或者如上m.save，keras.models.load_model。
参考：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/91045745
但是我的问题是：我导入的模型是别人的，如何直接导入只有权重没有结构的模型呢？
1、keras.models.load_model() 读取网络、权重
心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，谦虚，自律，反思，成长，还算是比较正能量的博主，公益免费传播……内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的东西(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀)……
11-19
将dwt2改为dwt,dwt2与dwt的区别查了一下pywt官网，好像是dwt是早期版本，dwt2是后来改进版本，比dwt多了很多功能。且对于多维运行更快，但是对于一维数组不适用吧，我这里输入的是一个一维数组，所以只能用dwt
密集（dense）矩阵的
合并
不报错，然而稀疏矩阵（sparse）报错了，即在矩阵中，多数的元素为0。
ValueError
: all the
input
array
s must have same number of
dimension
s
解决
办法
纵向
合并
函数np.
vs
tack
((a,b))使用下面函数代替
np.row_st...
这个错误通常是因为你要将不同维度的张量进行拼接，但是拼接维度不匹配导致的。你需要检查你的数据并确保它们具有相同的维度大小。
例如，如果你要拼接两个形状为 (6, 10) 和 (102, 10) 的张量，你可以使用 `tf.
concat
` 方法来拼接它们：
import tensorflow as tf
tensor1 = tf.ones((6, 10))
tensor2 = tf.ones((102, 10))
concat
e
nat
ed_tensor = tf.
concat
([tensor1, tensor2],
axis
=0)
在这个示例中，我们将 `tensor1` 和 `tensor2` 沿着第一个维度进行拼接，即 `
axis
=0`。这将创建一个形状为 (108, 10) 的张量，其中第一个维度的大小是 6 + 102 = 108。
（2019.8.20半解决）Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.Co
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