質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

解決済

1回答

9948閲覧

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions のエラー

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2017/11/01 14:21

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions とエラーが出ました。
現在、犬の鳴き声と猫の鳴き声を分類するシステムを作っています。
index.pyには

from mfcc import * train_label = np.array([]) test_label = np.array([]) nfft = 2048 nceps = 12 train_data = np.empty((0, 12), float) test_data = np.empty((0, 12), float) file_name = "dog1.wav" feature = get_feature(file_name, nfft, nceps) if len(train_data) == 0: train_data = feature else: train_data = np.vstack((train_data, feature)) train_label = np.append(train_label) test_label = np.append(test_label,file_name) feature_train_data = np.hstack((train_label.reshape(len(train_label), 1), train_data)) feature_test_data = np.hstack((test_label.reshape(len(test_label), 1), test_data))

と、mfcc.pyには

def get_feature(wavfile,nfft,nceps): wav,fs = wavread(wavfile) t = np.arange(0.0,len(wav)/fs,1/fs) center =len(wav)/2 cuttime = 0.8 global wavdata wavdata = wav[int(center-cuttime/2*fs):int(center+cuttime/2*fs)] global time time = t[int(center-cuttime/2*fs):int(center+cuttime/2*fs)] ceps = mfcc(wavdata,nfft,fs,nceps) return ceps.tolist()

と書きました。

試しに犬の鳴き声をセットして、その音の特徴量がtrain_labelに記載されようにと実行しましたが

Traceback (most recent call last): File "sound.py", line 52, in <module> feature_train_data = np.hstack((train_label.reshape(len(train_label), 1), train_data)) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 288, in hstack return _nx.concatenate(arrs, 1) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

とエラーが出ました。
なぜこのようなエラーが起きるのでしょうか?配列の次元などを扱った覚えはないのですが。。。
http://webdatareport.hatenablog.com/entry/2016/11/06/161304 のサイトを参考にしてコードを書きました。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

ベストアンサー

記載のソースって動いていますでしょうか?
train_labelを詰めている個所およびappend処理に問題がありそうですが。

エラー自体の原因はおそらくtrain_labelとtrain_dataの配列のlengthが異なることが原因だとおもいますが。。。

python

1 2rom mfcc import * 3train_label = np.array([]) 4test_label = np.array([]) 5 6nfft = 2048 7nceps = 12 8train_data = np.empty((0, 12), float) 9test_data = np.empty((0, 12), float) 10 11file_name = "dog1.wav" 12feature = get_feature(file_name, nfft, nceps) 13if len(train_data) == 0: 14 train_data = feature 15else: 16 train_data = np.vstack((train_data, feature)) 17 train_label = np.append(train_label) # ここでtrain_label詰めてますがここで引数足りなくてエラーになりそうですが。。。 18 19test_label = np.append(test_label,file_name) 20 21feature_train_data = np.hstack((train_label.reshape(len(train_label), 1), train_data)) 22feature_test_data = np.hstack((test_label.reshape(len(test_label), 1), test_data))

一旦、train_labelとtrain_dataの配列のlengthをご確認くださいm(_ _)m

投稿2017/11/02 01:05

編集2017/11/02 01:07
nitoage

総合スコア98

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問