numpy issue - ValueError input array dimensions

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01/10/2018, 05h47
TNema

numpy issue - ValueError input array dimensions
Bonjour, voilà ça fait quelque temps que je coince sur ce bout de code et je n'arrive pas à comprendre. J'ai un programme que je dois traduire de matlab en python et je bloque totalement sur une ligne : le code matlab est :

Code:

Natoms(1:6,:) = [Nexcess Natoms(1:6,1:L-1)]; % L=101 et Nexcess est une matrice 6 lignes et 1 colonne

et mon code en python est :

Code:

Natoms[:5,:]=np.concatenate((Nexcess,Natoms[:5,:L-1]),axis=0)

et mon erreur est :
Code:

1 2 Natoms[:5,:]=np.concatenate((Nexcess,Natoms[:5,:L-1]),axis=0) ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
Je ne comprend pas l'erreur dans ma traduction sachant que ça marche pour matlab.. Merci bcp :D
01/10/2018, 10h21
wiztricks

Salut,

Citation:

Envoyé par TNema

Je ne comprend pas l'erreur dans ma traduction sachant que ça marche pour matlab.. Merci bcp :D

Il faudrait commencer par regarder à quoi ressemble le résultat de Natoms[:5,:L-1].
Normalement, cela devrait vous indiquer le pourquoi du message d'erreur.

- W
01/10/2018, 14h29
TNema

À la base Natoms=np.zeros((6,L)). Donc c'est bien de 0 à 5 en python, je pense pas me tromper..
01/10/2018, 15h27
wiztricks

Citation:

Envoyé par TNema

À la base Natoms=np.zeros((6,L)). Donc c'est bien de 0 à 5 en python, je pense pas me tromper..

Il ne faut pas penser mais vérifier et comprendre pourquoi numpy n'en veut pas.

- W
01/10/2018, 15h48
TNema

Oui je suis d'accord, j'avais évidemment déjà vérifié avant de vous posez ma question
01/10/2018, 17h13
wiztricks

Citation:

Envoyé par TNema

Oui je suis d'accord, j'avais évidemment déjà vérifié avant de vous posez ma question

Et bien vous vérifiez 3 fois car numpy ne se trompe pas.
S'il vous dit que vos dimensions ne sont pas cohérentes avec ce qu'il attend, c'est que vous devez argumenter un peu en postant la dimension des deux matrices concernées avant d'essayer de faire le "concatenate" qui va retourner l'erreur.
note: Le mieux serait de poster un code qui permette de reproduire le problème.

- W
02/10/2018, 04h18
TNema

J'ai recommencé et afficher tous mes paramètres depuis le début et il y avait bien une erreur de dimension loin dans le code, je l'ai corrigé :roll:

Juste une autre petite question. J'ai cette ligne de code qui marche sous matlab :

Code:

eps_min = a*M*Es/(Zi*Z(t)*e2*(Mi+M));

or en python

Code:

eps_min=dot(dot(a,M),Es) / dot(dot(dot(Zi,Z[t]),e2),(Mi + M))

il y a un problème de dimension au niveau de

Code:

dot(dot(a,M),Es)

alors que print(Es) -> [[4.72 1. 1.51 7.37 1. 7.37]] et print(dot(a,M)) -> [[4.62708926e-08 1.65253188e-09 3.30506376e-08 1.98303825e-08 1.65253188e-09 1.98303825e-08]]
Ceux sont deux matrices 1*6 donc impossible de multiplié et pourtant ça marche sous matlab.. auriez-vous une idée ?
02/10/2018, 07h58
lg_53

Citation:

Envoyé par TNema

Juste une autre petite question. J'ai cette ligne de code qui marche sous matlab :

Code:

eps_min = a*M*Es/(Zi*Z(t)*e2*(Mi+M));

or en python

Code:

eps_min=dot(dot(a,M),Es) / dot(dot(dot(Zi,Z[t]),e2),(Mi + M))

il y a un problème de dimension au niveau de

Code:

dot(dot(a,M),Es)

alors que print(Es) -> [[4.72 1. 1.51 7.37 1. 7.37]] et print(dot(a,M)) -> [[4.62708926e-08 1.65253188e-09 3.30506376e-08 1.98303825e-08 1.65253188e-09 1.98303825e-08]]
Ceux sont deux matrices 1*6 donc impossible de multiplié et pourtant ça marche sous matlab.. auriez-vous une idée ?

Si on veut multuplier 2 matrices élément par éléments, alors inutile de faire appelle à la fonction np.dot.
Si par contre vous voulez un produit scalaire, alors il vous faut 2 vecteurs ( de taille (6,) ) et non 2 matrices de taille (1,6) !

D'accord merci pour les conseils :D j'ai réussi à résoudre le problème.
Une autre petite question j'ai une matrice Natoms 6*101 tel que :

Code:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
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56
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59
60
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66
67
68
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75
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78
79
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96
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99
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101
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150
151
152
153
154
155
156
157
print(Natoms[:,:])
[[1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00]
 [1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00]
 [1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00]
 [1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00]
 [1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
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  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00]
 [1.29226424e+80 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00
  0.00000000e+00]]

Je veux faire des calculs dessus et prendre le vecteurs du premier éléments de toutes lignes donc je fais ça:

Code:

print(Natoms[:,0])

ça me donne

Code:

1
2
[1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80
 1.29226424e+80 1.29226424e+80]

qui est une matrice ligne et pas une matrice colonne comme je l'attend et qui d'ailleurs n'ai même pas une matrice il n'y a pas les [[ ]].. une idée ? (J'ai le même problème sur une autre matrice) J'ai relu les tutos mais je vois pas..

04/10/2018, 07h44
lg_53

Il y a autant de pair de crochets imbriqués que la dimension de ton objet.
Un vecteur est de dimension 1, []
Une matrice est de dimension 2,[[]]
Un tableau 3D, est de dimension 3, [[[]]]

Donc si tu prend une colonne, c'est un vecteur, donc de dimension 1. Car par définition, il n'y a pas de notion de vecteur ligne ou de vecteur colonne en informatique. Un vecteur est une liste 1D. Un vecteur colonne peut éventuellement être représenté par les plus puériste comme une matrice de taille Nx1.

Après il faut voir quel genre de calcul as tu besoin de faire avec ce vecteur, car dans la majorité des cas, ce n'est pas pertinent de forcer la syntaxe colonne.
04/10/2018, 09h05
TNema
Oui ma question était un peu débile enft mais super merci pour l'explication :D. C'est pour faire le calcul suivant :

Code:

Natoms[0:6,0] = np.array(Natoms[0:6,0]-Nexcess)

avec Natoms[0:6,0]=
Code:

1 2 [1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80 1.29226424e+80]
et Nexcess =
Code:

1 2 3 4 5 6 [[7.75358542e+80] [7.75358542e+80] [7.75358542e+80] [7.75358542e+80] [7.75358542e+80] [7.75358542e+80]]
ça me renvoie l'erreur

Code:

ValueError: could not broadcast input array from shape (6,6) into shape (6)

(ce calcul marche avec matlab)
04/10/2018, 10h52
lg_53
On s'en moque du contenu.

Python te dit clairement qu'il y a un problème sur les tailles. Donc, affiches les tailles !
Code:

1 2 3 print(Natoms[0:6,0].shape) print(Nexcess.shape) print((Natoms[0:6,0]-Nexcess).shape)
04/10/2018, 12h02
TNema
ça me renvoie ça :
Code:

1 2 3 (6,) (6, 1) (6, 6)
mais je comprend pas pourquoi (6,6)
04/10/2018, 12h12
lg_53

Tu fais une soustraction entre un vecteur de taille 6 (1 dimension donc) et une matrice de taille 6x1 (2 dimensions). C'est comme donc additionner des patates et des voitures. Ca n'a aucun sens.
Python fait donc ce qu'il peut avec cette incohérence et élargit tout à des matrices 6x6 pour pouvoir réaliser les opérations. Ce n'est certainement pas ce que tu veux. Il faut donc lui filer dans la soustraction des données consistantes.

Indice :

L'opérateur flatten permet d'applatir n'importe qu'elle matrice en un vecteur:

Code:

print(Nexcess.flatten())
04/10/2018, 12h24
TNema

D'accord merci beaucoup pour toutes ces explications, donc ça me renvoie le tout sous la forme d'un vecteur donc le np.array ne sert à rien
04/10/2018, 15h19
lg_53

Citation:

Envoyé par TNema

D'accord merci beaucoup pour toutes ces explications, donc ça me renvoie le tout sous la forme d'un vecteur donc le np.array ne sert à rien

Tout à fait. Et si tu ne fais que des opérations consistantes entre numpy.array, ca te renverra toujours des numpy.array (donc si tu as des np.array(x) dans ton code et que x est lui meme un array, et bien tu peux virer le np.array devant et ne garder que x)
12/10/2018, 00h05
TNema
je me permet de te re-demandé, dans une situation où j'ai le code suivant :
Code:

1 2 3 4 Natoms[0:6,:] = Natoms[0:6,1:]+Natoms[0:6,-1] (6, 101) (6, 100) (6,)
Ici je veux bien supprimer la première colonne de Natoms et la remplacer par la dernière mais comme tu m'a dis (6,) est un vecteur et (6,100) une matrice et je ne peux pas faire Natoms[0:6,1:].flatten() ici ça me donne une dimension (600,) et ça ne marche pas. Je peux faire comment ? j'ai essayé np. append, np.insert ou transformé le vecteur en matrice ça ne marche pas
12/10/2018, 10h00
lg_53
Code:

1 2 3 4 5 import numpy as np Natoms = np.array(list(range(6*101))).reshape(6,101) Natoms = np.hstack(( Natoms[0:6,1:],Natoms[0:6,-1:] ))
La petite subtilité ici est que Natoms[0:6,-1:] et Natoms[0:6,-1] ne te renvoie pas la même chose (seul un : diffère). Affiche les, tu verras. Car dans un cas tu réclame un indice particulier dans une dimension, donc cette dimension disparait dans le résultat. Dans l'autre cas tu demandes un slice d'indice (donc une liste). Certes ce slice ne contient qu'un seul élément mais c'est un slice. Donc numpy va te retourner un résultat ayant autant de dimension que la matrice de départ (ici 2 dimensions).

Une autre possibilité aussi aurait été de mettre à jour les valeur de ta matrice vu qu'elle ne cahnge pas de dimension. Et de faire ca en deux fois, car le +, c'est une somme, ce n'est pas du tout une concaténation en numpy. Donc faire en une première fois pour dire que tu décale les colonnes, en écrasant la 1ere, puis 2eme étape rien à faire en faite puisque tu laisse la dernière à sa valeur.

Donc ceci fonctionne aussi :

Code:

Natoms[0:6,:-1] = Natoms[0:6,1:]
13/10/2018, 10h43
TNema

OK merci j'ai super bien compris ! Et ça marche nickel, j'ai pris la deuxième solution du coup
14/10/2018, 10h13
TNema
Y-a-t-il un tuto bien expliqué pour l'utilisation du formatting text sous python ? Je vous écrire dans un fichier text différentes valeurs provenant de matrices/vecteurs. Comme sous matlab avec ce code par exemple :
Code:

1 2 3 4 file_1=open('output_total.txt','w') fprintf(file_1,'1 2 3 Incident ion \r\n'); fprintf(file_1,'%.4f %.4f %.4f %.4f \r\n',concentration);
j'ai un peu chercher mais je ne trouve pas de tuto clair
14/10/2018, 11h42
wiztricks

Citation:

Envoyé par TNema

j'ai peu chercher mais je ne trouve pas de tuto clair

Ce formattage là est le même que celui de C.
Avec Python3, vous avez une nouvelle mouture appelée str.format documentée avec des exemples.

- W
14/10/2018, 13h26
TNema
Ok merci j'ai bien lu mais j'ai un problème, je ne vois pas en quoi mon code est incorrect :
Code:

1 2 3 file_1.write('{: 4f}; {: 4f}; {: 4f}; {: 4f}'.format(concentration)) ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'
Mais concentration est une matrice (avec des flottants)
14/10/2018, 14h48
wiztricks
Citation:
Envoyé par TNema

Ok merci j'ai bien lu mais j'ai un problème, je ne vois pas en quoi mon code est incorrect :

Code:

1 2 3 file_1.write('{: 4f}; {: 4f}; {: 4f}; {: 4f}'.format(concentration)) ValueError: Unknown format code 'f' for object of type 'str'

Mais concentration est une matrice (avec des flottants)
C'est parce que vous ne comprenez pas ce que vous écrivez. '{: 4f}; {: 4f}; {: 4f}; {: 4f}'.format attend une séquence de 4 nombres (1, 2, 3, 4).
Vous lancez la console Python pour vérifier que çà fonctionne puis vous remplacez un des arguments par une chaîne de caractères: vous devriez reproduire votre erreur.
Votre code est correct, juste que "concentration" n'est pas ce qui est attendu.
De plus, s'il s'agit de tableau numpy, mieux vaut le faire avec les fonctionnalités proposées par numpy.

- W
15/10/2018, 15h33
lg_53

Citation:

Envoyé par wiztricks

C'est parce que vous ne comprenez pas ce que vous écrivez. '{: 4f}; {: 4f}; {: 4f}; {: 4f}'.format attend une séquence de 4 nombres (1, 2, 3, 4).
Vous lancez la console Python pour vérifier que çà fonctionne puis vous remplacez un des arguments par une chaîne de caractères: vous devriez reproduire votre erreur.
Votre code est correct, juste que "concentration" n'est pas ce qui est attendu.
De plus, s'il s'agit de tableau numpy, mieux vaut le faire avec les fonctionnalités proposées par numpy.

- W

Pour écrires des numpy.array dans des fichiers avec un format précis, on pourra aussi également utiliser np.savetxt en utilisant bien l'argument fmt.