ValueError: не удалось передать входной массив из формы (2,2) в форму (1,2). ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю с неоднородной матрицей более высоких измерений, но я мог бы решить все неоднородные проблемы, используя:

Код: Выделить всё

self.matrix = np.array([np.empty((1, 5, 5, 5), dtype=object), np.empty((1, 5, 5, 5), dtype=object)])

Это первое упрощение, когда я просто пытаюсь работать с двумя измерениями, которые «растут» независимо, я могу и буду сжимать некоторые измерения в будущем.
Следующий код является прямым отражением моей проблемы:

Код: Выделить всё

a1 = np.arange(1, 3).reshape(1, 2)
a2 = np.arange(1, 5).reshape(2, 2)
a1 = a2

a3 = np.arange(1, 3).reshape(1, 1, 2)
a4 = np.arange(1, 5).reshape(1, 2, 2)
a3[0] = a4[0]

Я просто не понимаю, почему первая часть работает нормально, а вторая нет, просто кажется, что это одно и то же, с той лишь разницей, что у меня не получилось работать с неоднородными массивами, не используя его, как во втором примере.
Попробую уточнить это в 2D, так как есть только 2 измерения, которые должны быть разными, а остальные можно обрабатывать как функция любого из первых 2.
У меня есть [[1]] в начале, и мне нужно, чтобы можно было стать [[1 2]] или [[ 1][2]] или наиболее вероятный сценарий [[1 2][1][1 2 3][ 2 3]], где числа представляют разные состояния (для строк, а не для столбцов ). Мне нужна каждая строка, чтобы сохранять прошлые состояния для моих вычислений, поэтому [[2][1][3][3]] не работает.
Один что может быть неверно представлено, так это то, что [0][1] — это не то же самое, что [2][1], но [2][1] — это то же самое, что [3] ][1] (обратите внимание, как [3][0] пусто), эта логика применима к [2][2] != [3][2].
Сумма обходной путь, который мне пришлось сделать, уже показывает мне, что numpy не любит этого делать, я просто не мог найти другого способа работы с этим.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... -shape-1-2