could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)解决

Question

#问题描述
欲用CNN进行栅格降尺度，参考了《Global high-resolution total water storage anomalies from self-supervised data assimilation using deep learning algorithms》文献中给的代码（https://gitlab.ethz.ch/spacegeodesy_public/grace_seda/-/tree/main/code_v2019?ref_type=heads%EF%BC%89%E5%9C%A8%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%EF%BC%88train.py%EF%BC%89%E7%9A%84%E6%97%B6%E5%80%99%E5%87%BA%E7%8E%B0%E4%BA%86%E6%8A%A5%E9%94%99

import numpy as np
from pathlib import Path
from tqdm import tqdm
from astropy.time import Time
import os
from osgeo import gdal
import tensorflow as tf

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :] ##获取原始数据的时间步数,假设时间维度是第0维。
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))##从TimePosition矩阵中选取对应的时空位置信息

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0: # # 检查PatchSize是否为偶数。如果是,则中心像素定义为中心4个像素的左上角。
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            idx_time_tmp = MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0] ## 从时空位置信息TimePosition_tmp中提取Modified Julian Date (MJD)。  #找到当前样本点对应的时间步索引。
            
            # #获取经纬度
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

            # Double-side difference --> Case odd number of pixels with clear defined central pixel
            # # 根据样本点的经纬度和PatchSize及Resolution,确定需要从原始数据中提取的patch的纬度和经度范围  
            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

            # We first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            # 从原始数据中提取patchWe first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

            if len(idx_lon_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the longitude transition
                idx_lon_side = np.where(abs(lon+np.sign(lon_c)*360 - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
                Patch_side =  data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_side[0]:idx_lon_side[-1]+1]
                if lon_c < 0: # Close to the west side. Concatenate the side patch to left
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_side, Patch_tmp), axis=2)
                elif lon_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_side), axis=2)

            if len(idx_lat_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the poles
                num_nanrow = PatchSize + 1 - len(idx_lat_tmp)
                Patch_nan = np.zeros((1, num_nanrow, PatchSize + 1)) * np.nan
                if lat_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_nan, Patch_tmp), axis=1)
                elif lat_c < 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_nan), axis=1)

            # For the normal case, we remove the left and top line --> CP is the left top corner
            # # 对于正常情况,去掉patch的第一行和第一列。
            Patch_tmp = Patch_tmp[:, 1:, 1:]

            # Fill the NaNs using the mean of the patch
            Patch_mean = np.nanmean(Patch_tmp)
            if ~np.isnan(Patch_mean):
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = Patch_mean
            else:
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = 0

            Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp ##将处理后的patch存入样本矩阵的对应位置。

    return Sample_tmp


def genSampleMat_TemporalInvariant(data, idx_sample_tmp):
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :]
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0: # Even size, the center is defined as the left up corner of the center 4 pixels
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

            # We first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            Patch_tmp = data[idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

            if len(idx_lon_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the longitude transition
                idx_lon_side = np.where(abs(lon+np.sign(lon_c)*360 - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
                Patch_side =  data[idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_side[0]:idx_lon_side[-1]+1]
                if lon_c < 0: # Close to the west side. Concatenate the side patch to left
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_side, Patch_tmp), axis=1)
                elif lon_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_side), axis=1)

            if len(idx_lat_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the poles
                num_nanrow = PatchSize + 1 - len(idx_lat_tmp)
                Patch_nan = np.zeros((num_nanrow, PatchSize + 1)) * np.nan
                if lat_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_nan, Patch_tmp), axis=0)
                elif lat_c < 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_nan), axis=0)


            # For the normal case, we remove the left and top line --> CP is the left top corner
            Patch_tmp = Patch_tmp[1:, 1:]

            # Fill the NaNs using the mean of the patch
            Patch_mean = np.nanmean(Patch_tmp)
            if ~np.isnan(Patch_mean):
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = Patch_mean
            else:
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = 0

            Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp

    return Sample_tmp




# %% Input parameters
datapath = "D:/4_P emission inventory/2_CNN downscaling/0p1res/"
outpath = "D:/4_P emission inventory/2_CNN downscaling/output/TFs/"

NumBatch = 4
BatchSize = 512
Resolution = 0.1 #输出数据的分辨率,还是输入分辨率？？？
PatchSize = 32

Region = "Global"
LatMax = 90
LatMin = -90
LonMax = 180
LonMin = -180

# %% Load data






def load_tif(file_path):
    dataset = gdal.Open(file_path)
    if dataset is None:
        print(f"Failed to open file: {file_path}")
        return None
    data = dataset.ReadAsArray()
    dataset = None
    return data

def load_and_stack_data(datapath, start_year, end_year):
    stacked_data = {}

    for year in range(start_year, end_year + 1):
        for month in range(1, 13):
            rf_predict_path = os.path.join(datapath, f"rf_predict_0p1/rf_{year}{month:02d}.tif")
            geomschem_path = os.path.join(datapath, f"geomschem_res_0p1/{year}{month:02d}.tif")
        

            rf_predict_data = load_tif(rf_predict_path)
            geomschem_data = load_tif(geomschem_path)
          
            if 'rf_predict' not in stacked_data:
                stacked_data['rf_predict'] = []
            if 'geomschem' not in stacked_data:
                stacked_data['geomschem'] = []
         

            stacked_data['rf_predict'].append(rf_predict_data)
            stacked_data['geomschem'].append(geomschem_data)
        
    for variable in stacked_data:
        stacked_data[variable] = np.stack(stacked_data[variable], axis=-1)

    return stacked_data

# 示例用法
datapath = "D:/4_P emission inventory/2_CNN downscaling/0p1res/"
start_year = 2004
end_year = 2019

data = load_and_stack_data(datapath, start_year, end_year)

# 调整数据形状从维度从 (lat, lon, time) 调整为 (time, lat, lon)
rf_predict = np.moveaxis(data['rf_predict'], [0, 1, 2], [1,2,0])
geomschem = np.moveaxis(data['geomschem'], [0, 1, 2], [1, 2, 0])

from astropy.time import Time
import numpy as np

start_date = '2004-01-01'
end_date = '2019-12-31'

# 生成起始日期和终止日期之间的时间序列,频率为月
# 将起始日期和终止日期转换为时间对象
time_range = Time([start_date, end_date], format='iso', scale='utc')

# 将时间对象转换为MJD
mjd_start, mjd_end = time_range.mjd

# 在起始MJD和结束MJD之间生成等间隔的MJD值
num_steps = 192  # 根据需要设置时间步数
MJD = np.linspace(mjd_start, mjd_end, num_steps)




num_time,num_lat,num_lon= geomschem.shape  #(192, 72, 144) ((192, 1800, 3600))

# lat = np.arange(num_lat)
# lon = np.arange(num_lon)
# lon_grid, lat_grid= np.meshgrid(lon, lat)

maskpath = "D:/4_P emission inventory/2_CNN downscaling/"
LandMask = np.genfromtxt((maskpath + "landmask.csv"), delimiter=',') # For the basin-wise model Amazonas
print(LandMask.shape) #(72, 144)
rf_predict[:, LandMask==0] = np.NaN
geomschem[:, LandMask==0] = np.NaN

lat = np.arange(90, -90, -0.1)
lon = np.arange(-180, 180, 0.1)
print(lat.shape) #(72,)
print(lon.shape) #(144,)
lon_grid, lat_grid= np.meshgrid(lon,lat)
print(lon_grid.shape) #(72, 144)
print(lat_grid.shape) #(72, 144)


# %% Get the valid data
# idx_lon = np.where(np.logical_and(lon_grid >= LonMin, lon_grid <= LonMax))
# idx_lat = np.where(np.logical_and(lat_grid >= LatMin, lat_grid <= LatMax))
# data_in = geomschem[0, idx_lat, idx_lon]

#识出位于指定经纬度范围内的网格点。
grid_in = np.logical_and(np.logical_and(lon_grid >= LonMin, lon_grid <= LonMax),\
                         np.logical_and(lat_grid >= LatMin, lat_grid <= LatMax))
# grid_in.shape:(72, 144)
data_in = geomschem[0, grid_in] #geomschem是三位数据，shape为(192, 72, 144)
lon_in = lon_grid[grid_in]
lat_in = lat_grid[grid_in]


# Compute number of samples, get shuffle index  计算样本数量并获取有效像素点的经纬度:
num_date = len(MJD)
# num_date = geomschem.shape[0]
idx_val = ~np.isnan(data_in)#np.isnan() 函数检查 data_in 数组中的 NaN 值(对应R的is.na)。~ 运算符对布尔数组进行取反操作,将 NaN 值标记为 False,非 NaN 值标记为 True。idx_val 是一个布尔掩码,标识了 data_in 中的有效值位置。
# idx_val.size  10368
lat_val = lat_in[idx_val]
lon_val = lon_in[idx_val] #lat_val 和 lon_val 分别表示有效像素的纬度和经度坐标。
num_pixel = np.sum(idx_val) #计算 idx_val 中 True 值的数量,而非所有值数量
num_sample = num_date * num_pixel
num_file = np.ceil(num_sample / (NumBatch*BatchSize)).astype(np.int64)
# Mask out the non-land pixels
TimePosition = np.vstack((np.repeat(MJD, num_pixel),\
                               np.tile(lat_val, num_date),\
                               np.tile(lon_val, num_date))).T

# 原始数据中提取研究区域内的有效数据点,计算样本数量,创建时间-位置矩阵,并生成随机顺序的样本索引
np.random.seed(1996)
idx_sample_shuffle = np.arange(num_sample)
np.random.shuffle(idx_sample_shuffle)

# %% Robust normalization based on percentiles
# 归一化处理：4-sigma 归一化" 或 "99.99% 归一化

# 计算每个特征的最大值和最小值:使用变量的99.99百分位数作为最大值，0.01 百分位数作为最小值
feature_max_list = [np.nanpercentile(geomschem[:, grid_in], 99.00),
np.nanpercentile(rf_predict[:, grid_in], 99.99),                

180]#对于纬度和经度特征,最大值和最小值分别设置为 90/-90 和 180/-180。

feature_min_list = [np.nanpercentile(geomschem[:, grid_in], 1.00),
np.nanpercentile(rf_predict[:, grid_in], 0.01),

-90,
-180]

# 保存归一化指数
np.savetxt(outpath + Region + "_Scaler_max.csv", np.array(feature_max_list), delimiter=",")
np.savetxt(outpath + Region + "_Scaler_min.csv", np.array(feature_min_list), delimiter=",")

# 对每个特征进行归一化，归一化公式为: (特征值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)
feature_geomschem = (geomschem - feature_min_list[0]) / (feature_max_list[0] - feature_min_list[0]) 
feature_rf_predict = (rf_predict - feature_min_list[1]) / (feature_max_list[1] - feature_min_list[1])


feature_lat = (lat_grid - feature_min_list[2]) / (feature_max_list[2] - feature_min_list[2])
feature_lon = (lon_grid - feature_min_list[3]) / (feature_max_list[3] - feature_min_list[3])

# %%
# Compute the number of samples in one file
for i_file in tqdm(range(num_file)):   
    # 计算每个 TFRecord 文件中的样本数
    # 对于每个 TFRecord 文件,计算其起始样本索引 idx_st 和结束样本索引 idx_ed。
    # 如果是最后一个 TFRecord 文件,样本数 num_SampleInFile 为剩余样本数。
    # 否则,样本数为 BatchSize*NumBatch。
    if i_file == num_file-1: # If it is the last TFRecord
        idx_st = i_file*BatchSize*NumBatch
        num_SampleInFile = num_sample - i_file*BatchSize*NumBatch 
        idx_ed = idx_st + num_SampleInFile
    else:
        idx_st = i_file*BatchSize*NumBatch
        num_SampleInFile = BatchSize*NumBatch
        idx_ed = idx_st + num_SampleInFile
        
    # 生成样本
    idx_sample_tmp = idx_sample_shuffle[idx_st:idx_ed]
    # For geomschem, we need both normalized and unnormalized data
    Sample_geomschem_ori = genSampleMat(geomschem, idx_sample_tmp)
    Sample_geomschem = genSampleMat(feature_geomschem, idx_sample_tmp)
    # For the others, we just need normalized data 
    Sample_rf_predict = genSampleMat(feature_rf_predict, idx_sample_tmp)

    Sample_Lat = genSampleMat_TemporalInvariant(feature_lat, idx_sample_tmp)
    Sample_Lon = genSampleMat_TemporalInvariant(feature_lon, idx_sample_tmp)
# Set the file name
    if i_file < 9:
        fname = outpath + Region + "_000" + str(i_file+1) + ".tfrecords"
    elif i_file >= 9 and i_file < 99:
        fname = outpath + Region + "_00" + str(i_file+1) + ".tfrecords"
    elif i_file >= 99 and i_file < 999:
        fname = outpath + Region + "_0" + str(i_file+1) + ".tfrecords"
    else:
        fname = outpath + Region + "_" + str(i_file+1) + ".tfrecords"

  
        
    # Write the data to TFRecord
    with tf.io.TFRecordWriter(fname) as file_writer:
        for i_sample in range(num_SampleInFile):
            record_bytes = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "geomschem_ori": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=Sample_geomschem_ori[i_sample, :, :].reshape(-1))),
            "geomschem": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=Sample_geomschem[i_sample, :, :].reshape(-1))),
            "rf_predict": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=Sample_rf_predict[i_sample, :, :].reshape(-1))),
            
            "Lat": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=Sample_Lat[i_sample, :, :].reshape(-1))),
            "Lon": tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=Sample_Lon[i_sample, :, :].reshape(-1))),
           "Shape": tf.train.Feature(int64_list = tf.train.Int64List(value=Sample_geomschem[i_sample, :, :].shape))
       })).SerializeToString()
        file_writer.write(record_bytes)
        file_writer.close()

#报错

Sample_geomschem_ori = genSampleMat(geomschem, idx_sample_tmp)
C:\Windows\TEMP/ipykernel_16548/628079931.py:43: RuntimeWarning: Mean of empty slice
  Patch_mean = np.nanmean(Patch_tmp)
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Windows\TEMP/ipykernel_16548/3737866055.py", line 1, in <module>
    Sample_geomschem_ori = genSampleMat(geomschem, idx_sample_tmp)

  File "C:\Windows\TEMP/ipykernel_16548/628079931.py", line 49, in genSampleMat
    Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp ##将处理后的patch存入样本矩阵的对应位置。

ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)

检查了一下，是在第一个函数def genSampleMat(data, idx_sample_tmp)的地方

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :] ##获取原始数据的时间步数,假设时间维度是第0维。
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))##从TimePosition矩阵中选取对应的时空位置信息

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0: # # 检查PatchSize是否为偶数。如果是,则中心像素定义为中心4个像素的左上角。
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            idx_time_tmp = MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0] ## 从时空位置信息TimePosition_tmp中提取Modified Julian Date (MJD)。  #找到当前样本点对应的时间步索引。
            
            # #获取经纬度
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

            # Double-side difference --> Case odd number of pixels with clear defined central pixel
            # # 根据样本点的经纬度和PatchSize及Resolution,确定需要从原始数据中提取的patch的纬度和经度范围  
            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

            # We first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            # 从原始数据中提取patchWe first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]



Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Windows\TEMP/ipykernel_16548/2507885614.py", line 1, in <module>
    Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

---

根据您提供的错误信息和代码，问题出在 genSampleMat 函数中，当尝试将提取的 Patch_tmp 赋值给 Sample_tmp 时，出现了形状不匹配的问题。错误提示 ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32) 说明 Patch_tmp 的形状是 (32,31)，而 Sample_tmp 的期望形状是 (32,32)。

首先，我们需要解决这个问题。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查提取 Patch 的逻辑：

   • 确保 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 的索引没有超出原始数据 data 的边界。
   • 当提取 Patch 时，如果 idx_lat_tmp 或 idx_lon_tmp 的长度小于 PatchSize + 1，需要检查是否正确处理了边界情况。

2. 处理经度过渡和极地附近的特殊情况：

   • 当接近经度过渡（即接近国际日期变更线）时，需要正确处理拼接逻辑。
   • 当接近极地时，如果提取的纬度范围小于 PatchSize + 1，则需要填充 NaN。

3. 修正 Patch_tmp 的形状：

   • 如果 Patch_tmp 的形状是 (32,31)，可能是因为在提取或拼接 Patch 时出现了问题。需要检查提取 Patch 的逻辑，确保提取的 Patch 形状正确。

4. 处理空切片的均值计算：

   • 对于 Patch_mean 的计算，如果 Patch_tmp 是空切片，计算均值将会引发警告。需要确保在计算均值之前，Patch_tmp 中至少有一个非 NaN 值。

5. 修正 TypeError：

   • 错误 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 通常发生在尝试使用数组作为索引时。需要检查 idx_time_tmp 的使用方式，确保它是一个布尔索引数组，而不是直接使用数组。

针对上述问题，以下是一些代码修正建议：

# ... 省略其他代码 ...

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    # ... 省略其他代码 ...

    for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
        # ... 省略其他代码 ...

        # 确保提取 Patch 的逻辑正确
        idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
        idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

        # 检查索引是否有效
        if len(idx_lat_tmp) < PatchSize or len(idx_lon_tmp) < PatchSize:
            print(f"Warning: Index range is too small for sample at time {TimePosition_tmp[i_sample, 0]}, lat {lat_c}, lon {lon_c}")
            continue  # 跳过这个样本

        Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp, idx_lon_tmp]  # 修正提取 Patch 的方式

        # ... 省略其他代码 ...

        # 确保 Patch_tmp 的形状正确
        if Patch_tmp.shape != (PatchSize, PatchSize):
            print(f"Warning: Patch shape is incorrect: {Patch_tmp.shape}")
            continue  # 跳过这个样本

        # ... 省略其他代码 ...

    return Sample_tmp

# ... 省略其他代码 ...

请注意，这些只是基于您提供的错误信息和代码片段的建议。您可能需要根据实际情况调整这些建议。

至于参考资料，您可以参考 TensorFlow 官方文档来了解如何使用 tf.io.TFRecordWriter 和 tf.train.Example，以及如何正确处理多维数组的索引和形状。此外，NumPy 的官方文档也是处理数组相关操作的宝贵资源。

希望这些建议能帮助您解决问题。如果需要进一步的帮助，请提供更多的代码细节或错误日志。

Answer 2

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据提供的错误信息，主要问题出现在尝试将一个形状为 (32, 31) 的数组赋值到一个形状为 (32, 32) 的数组时引发了 ValueError。此外，还有一个 TypeError，提示在尝试使用 numpy 数组作为字典键时出现了错误。下面将逐一解决这两个问题。

解决 ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)

这个问题通常是因为从 data 提取的 Patch_tmp 的大小与预期的 Sample_tmp 矩阵不匹配。确保提取的 patch 大小正确至关重要。根据代码逻辑，PatchSize 应该是奇数或偶数且期望得到一个正方形的 patch，但提取逻辑可能导致了边缘情况下 patch 不是正方形。

修正方法：

确保提取的 Patch_tmp 的尺寸正确匹配 PatchSize。在提取 patch 的代码块中加入额外检查，确保在边界情况下正确填充缺失的像素以保持 patch 的尺寸。对于奇数和偶数的 PatchSize，处理方式有所不同，这里特别关注偶数情况下的处理逻辑：

# 在提取Patch之前，先检查边界条件
if len(idx_lon_tmp) < PatchSize:
    # 如果靠近经度边界，补充缺失的部分
    if lon_c < 0:  # 靠近西边
        # 确保Patch的宽度正确
        if len(idx_lon_tmp) < PatchSize - 1:  # 考虑到已有的半个PatchSize，需要补全到PatchSize
            Patch_side = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_side[0]:idx_lon_side[-1]+1]
            Patch_tmp = np.concatenate((Patch_side, Patch_tmp), axis=2)
    elif lon_c > 0:  # 靠近东边
        # 同样确保宽度正确
        if len(idx_lon_tmp) < PatchSize - 1:
            Patch_side = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_side[0]:idx_lon_side[-1]+1]
            Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_side), axis=2)
else:  # 如果不靠近边界，直接提取
    Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

# 类似地处理纬度边界情况，确保高度正确
# ... (这部分逻辑类似，但针对纬度处理)

解决 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

这个错误发生在尝试使用一个 numpy 数组作为字典键时。在提供的代码片段中，并没有直接体现这个问题。不过，错误提示可能来自某些未展示的代码部分。确保任何地方都不直接使用数组作为字典的键，因为数组是不可哈希的，不能直接作为字典的键类型。

综合修正建议

针对上述问题，确保在提取 Patch_tmp 时正确处理边界情况，使得提取的 patch 无论在任何边界条件下都能保持预期的正方形尺寸。同时，审查代码中是否有误用数组作为字典键的情况，并进行相应修正。以上建议应该能解决当前遇到的问题。由于代码段较长，具体实现细节可能需要根据实际情况调整。

Answer 3

🕒下午好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考通义千问、由郭老师整理提供！
📣今日诗号：若似月轮终皎洁，不辞冰雪为卿热。

这个错误信息 ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32) 说明你在试图将一个形状为 (32,31) 的数组赋值给一个形状为 (32,32) 的数组切片，这是不允许的，因为它们的形状不兼容。

错误发生在 Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp 这一行，这意味着 Patch_tmp 的形状有时是 (32, 31)，而 Sample_tmp[i_sample, :, :] 的形状是 (32, 32)。

原因分析

问题出在 genSampleMat 函数中，你试图从原始数据中提取一个大小为 PatchSize x PatchSize 的数据块 (Patch_tmp)。然而，当样本点靠近图像边界时，你可能会提取到不完整的 Patch_tmp，导致其形状与预期的 (32, 32) 不符。

具体来说，以下代码段试图处理边界情况：

        if len(idx_lon_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the longitude transition
            # ...
        if len(idx_lat_tmp) < PatchSize + 1: # Close to the poles
            # ...

然而，这段代码的逻辑可能存在问题，导致 Patch_tmp 的形状在某些边界情况下仍然不正确。

解决方案

为了解决这个问题，你需要确保在所有情况下 Patch_tmp 的形状都是 (32, 32)。你可以考虑以下几种方法：

1. 填充数据: 当样本点靠近边界时，你可以用适当的值（例如，数据的平均值或零）填充 Patch_tmp，使其达到 (32, 32) 的形状。
2. 调整提取范围: 你可以调整 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 的计算方式，确保即使在边界情况下也能提取到完整的数据块。
3. 忽略边界样本: 你可以选择忽略靠近边界的样本点，只处理位于图像内部的样本点。

代码修改建议

以下代码示例展示了如何使用填充数据的方法解决这个问题：

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    # ... (其他代码)

    Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

    # 检查 Patch_tmp 的形状，并进行填充
    rows, cols = Patch_tmp.shape
    if rows < PatchSize:
        padding_rows = PatchSize - rows
        Patch_tmp = np.pad(Patch_tmp, ((0, padding_rows), (0, 0)), 'constant')
    if cols < PatchSize:
        padding_cols = PatchSize - cols
        Patch_tmp = np.pad(Patch_tmp, ((0, 0), (0, padding_cols)), 'constant')

    # ... (其他代码)

请根据你的实际需求选择合适的解决方案，并对代码进行相应的修改。

Answer 4

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由阿齐Archie整理回复，若还有疑问可评论或留言。

根据您提供的错误信息和代码，问题出在尝试从 data 数组中提取子集 Patch_tmp 时。具体来说，错误信息 "could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)" 表示在尝试将形状为 (32, 31) 的数组赋值给形状为 (32, 32) 的数组时出现了不匹配的问题。

这个问题可能发生在以下这段代码中：

Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

这里，idx_time_tmp 应该是一个布尔索引数组，用于从 data 中选择特定的时间步。但是，根据错误信息 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'，idx_time_tmp 似乎被错误地解释为一个 NumPy 数组，而不是布尔索引。

解决这个问题的步骤如下：

1. 确保 idx_time_tmp 是一个布尔索引数组。它应该是一个与 MJD 数组长度相同的数组，其中对应于 TimePosition_tmp[i_sample, 0] 的时间步为 True，其余为 False。

2. 修复 Patch_tmp 的提取代码，确保它正确地从 data 中提取了具有正确形状的子集。

这是修复后的代码示例：

# 假设 TimePosition_tmp[i_sample, 0] 已经是一个 MJD 值
mjd_sample = TimePosition_tmp[i_sample, 0]

# 将 MJD 值转换回对应的时间索引
idx_time_tmp = np.where(MJD == mjd_sample)[0]

# 现在 idx_time_tmp 是一个整数索引，指向 MJD 值在 MJD 数组中的位置
Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

请注意，这里假设 MJD 是一个一维数组，其元素是按时间顺序排列的 Modified Julian Date 值。

另外，确保 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 是整数索引数组，它们正确地指向 lat 和 lon 数组中的元素。

最后，根据您的错误信息，您可能还需要检查 Patch_tmp 的形状，确保在进行任何操作（如填充 NaN 或裁剪）之前，它具有预期的形状 (32, 32)。如果提取的 Patch_tmp 形状不是 (32, 32)，您需要调整提取逻辑以确保正确提取。

Answer 5

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由妄北y整理回复。

错误信息 ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32) 指出在尝试将形状为 (32, 31) 的数组赋值给期望形状为 (32, 32) 的数组时出现了问题。这个问题通常发生在尝试将一个数组赋值给另一个形状不匹配的数组时。

在你的 genSampleMat 函数中，问题出现在以下这段代码：

Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp ##将处理后的patch存入样本矩阵的对应位置。

这里你试图将 Patch_tmp 数组赋值给 Sample_tmp 中的一个特定位置，但是 Patch_tmp 的形状与 Sample_tmp 在该位置的形状不匹配。Sample_tmp 被初始化为 (32, 32) 的数组，但 Patch_tmp 可能是 (32, 31) 的形状。

原因可能在于提取 Patch_tmp 的过程中，特别是在处理经度范围时，如果接近国际日期变更线（经度180度或-180度），可能需要特殊处理以确保提取的 Patch_tmp 具有正确的形状。

要解决这个问题，你需要确保提取的 Patch_tmp 总是 (32, 32) 的形状。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查提取逻辑：确保在提取 Patch_tmp 时，无论是提取原始数据还是处理边界情况，你总是得到一个 (32, 32) 的数组。

2. 调整提取范围：如果你发现提取的 Patch_tmp 形状不正确，可能需要调整提取数据时的起始和结束索引。

3. 处理边界情况：特别检查当 lat_c 或 lon_c 接近极点或国际日期变更线时的逻辑，确保在这些边界情况下也能正确地提取 (32, 32) 的 Patch_tmp。

4. 使用异常处理：在提取 Patch_tmp 后，使用异常处理来检查其形状，如果形状不正确，则进行适当的调整或记录错误。

5. 填充缺失值：如果由于某些原因无法得到 (32, 32) 的 Patch_tmp，考虑使用适当的值（例如0或平均值）填充缺失的像素，以确保形状正确。

另外，你遇到的另一个错误 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 是因为 idx_time_tmp 是一个 NumPy 数组，而等号 == 左侧的 MJD 期望是一个可哈希的类型（如整数或浮点数）。你需要将 MJD 也转换成可以与数组进行比较的类型，例如使用 TimePosition_tmp[i_sample, 0] 直接作为比较值，而不是 MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0]。

希望这些建议能帮助你解决问题。如果需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息或错误发生时的代码片段。

Answer 6

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

在您提供的代码中，错误信息表明在尝试将形状为 (32, 31) 的数组 Patch_tmp 广播到形状为 (32, 32) 的目标位置时发生了错误。这意味着您期望的数据块（Patch）大小与实际提取到的数据块大小不一致。根据上下文，这通常是因为在提取数据时，基于特定的经纬度范围和分辨率，未能正确地匹配到预期的方形PatchSize。以下是对该问题的分析和解决方案：

问题分析

1. Patch尺寸不匹配：错误提示表明某些情况下，生成的 Patch_tmp 尺寸不是 (32, 32) 而是 (32, 31)，意味着在经度或纬度方向上的数据提取可能少了一个像素。

2. 边界处理问题：在接近极地或经度转折处的特殊处理可能导致数据块尺寸不正确，尤其是当这些处理逻辑未能正确填充或扩展边缘以确保最终Patch大小符合预期时。

解决方案

确保Patch尺寸正确性

在代码中，您已经考虑到了数据边缘的特殊情况，但可能需要更细致地处理确保最终Patch尺寸准确无误。一种方法是在特殊处理后，确保 Patch_tmp 的尺寸满足预期。这里是一个可能的修正方案：

# 在处理完所有边界情况后，检查并调整Patch尺寸
if Patch_tmp.shape != (PatchSize, PatchSize):
    # 假设是经度方向缺失，因为纬度方向处理通常涉及上下填充，不太可能造成尺寸不一致
    # 这里以简单方式演示，实际可能需要根据具体情况调整
    if Patch_tmp.shape[1] < PatchSize:
        # 缺失的是经度方向的像素，可以考虑复制边缘像素填充，或用NaN填充等策略
        Patch_tmp = np.pad(Patch_tmp, pad_width=((0, 0), (0, PatchSize - Patch_tmp.shape[1])), mode='edge')
    else:
        raise ValueError("Unexpected shape issue, please check the processing logic.")

优化边界处理逻辑

确保在处理极地和经度转折处时，补充的数据正确地使最终Patch达到预期尺寸。例如，如果是因为边缘处理时未正确计算或填充导致尺寸偏差，应当修正这部分逻辑。

注意事项

• 在进行边界填充时，应考虑使用 np.pad 函数，并选择合适的填充模式（如 'edge', 'constant', 'reflect'），以保持数据的连续性和合理性。
• 确认 PatchSize 是否始终是偶数，且处理逻辑能够适应奇数或偶数尺寸的PatchSize。
• 上述示例代码仅提供了一种简单的尺寸不符情况下的处理思路，具体实现可能需要根据您的数据特性和模型需求进一步调整。

结论

通过上述修正，您可以解决当前遇到的尺寸不匹配问题。关键在于确保所有情况下生成的 Patch_tmp 都严格符合 (PatchSize, PatchSize) 的尺寸要求，无论是通过精确提取还是必要的边界填充。务必细致测试不同边界条件下的数据处理逻辑，确保所有路径都能产生预期结果。

Answer 7

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

#问题描述 如何使用CNN进行栅格降尺度？ 解答： 栅格降尺度是指将高分辨率的栅格数据降采样到低分辨率，CNN是一种用于图像处理的深度学习算法，可以用于进行栅格数据的降尺度处理。下面是一种参考代码（部分代码）：

1. 导入必要的库 import numpy as np from osgeo import gdal import tensorflow as tf
2. 定义样本矩阵生成函数 def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):

   根据样本点的时间和空间位置信息生成矩阵

   ...

3. 加载原始数据 data = gdal.Open("path/to/image.tif").ReadAsArray() PatchSize = 256 # 每个patch的尺寸 Resolution = 0.25 # 数据的分辨率
4. 生成样本矩阵 idx_sample = np.random.randint(low=0, high=data.shape[1]*data.shape[2], size=100) # 随机选取100个样本点 SampleMat = genSampleMat(data, idx_sample)
5. 定义CNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation="relu", padding="same"), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation="relu", padding="same"), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation="relu", padding="same"), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.Conv2D(filters=1, kernel_size=(3, 3), activation="relu", padding="same") ])
6. 定义训练参数 lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate=1e-3, decay_steps=10000, decay_rate=0.96) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule) model.compile(optimizer=optimizer, loss="mse")
7. 定义训练数据 X_train = SampleMat[:, :-1, :-1, np.newaxis] # 样本数据 y_train = SampleMat[:, 1:, 1:, np.newaxis] # 目标数据
8. 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) 上面的代码仅作参考，实际使用时需要根据具体数据情况进行调整和优化。此外，CNN还可以与其他方法结合使用，例如SRGAN（Super Resolution GAN）生成高质量的栅格数据。

Answer 8

参考GPT

根据您提供的代码片段，您在处理栅格数据时遇到了一个问题，具体是在尝试将数据从一个形状广播到另一个不兼容的形状时抛出了错误。在 Python 中，尤其是使用 NumPy 库时，广播是一种自动化的机制，允许数组在不完全匹配形状的情况下进行操作，但是这种匹配是有条件的。

您的问题出现在 genSampleMat 函数中，特别是当您试图将一个形状为 (32, 31) 的数组广播到一个形状为 (32, 32) 的数组时。这违反了 NumPy 广播规则中的一个基本原则，即广播的两个数组在非广播维度上的大小必须相等或其中一个为 1。

错误提示 could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32) 表明您试图将一个维度为 (32, 31) 的数组赋值给一个维度为 (32, 32) 的数组。在 NumPy 中，32, 31 不能广播为 32, 32，因为第一个维度的大小为 31 无法匹配 32。

为了解决这个问题，您需要确保数组的维度能够通过广播规则相匹配。例如，您可以尝试将第二个维度的大小设置为 32（与目标形状匹配），或者调整数组的大小以确保它们可以通过广播规则进行操作。

这是一个简化的示例，展示了如何修改代码以避免此问题：

# 假设你有一个形状为 (32, 31) 的数组 patch_tmp
patch_tmp = ...  # shape (32, 31)

# 如果你想要将它赋值给一个形状为 (32, 32) 的数组，你需要确保第二个维度的大小匹配
# 你可以通过添加或截断数据来实现这一点

# 假设你在 patch_tmp 的右边添加一行全为 NaN 的数据
patch_tmp_expanded = np.concatenate((patch_tmp, np.full((patch_tmp.shape[0], 1), np.nan)), axis=1)

# 现在 patch_tmp_expanded 的形状是 (32, 32)，可以广播到任何形状为 (32, 32) 的数组
# ...

请根据您的具体需求调整上述代码。如果您需要进一步的帮助，请提供更多关于您试图做什么的上下文，以及您希望广播的数组的实际数据，以便我可以为您提供更具体的建议。

Answer 9

感谢各位解答，目前尝试都没有成功。
补充，TimePosition 定义和计算在247行：

TimePosition = np.vstack((np.repeat(MJD, num_pixel),\
                               np.tile(lat_val, num_date),\
                               np.tile(lon_val, num_date))).T

我的数据，TimePosition.shape (279685056, 3)
TimePosition_tmp.shape (2048, 3)

解决：

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    # global idx_lon_side
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :]  ##获取原始数据的时间步数,假设时间维度是第0维。
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))  ##从TimePosition矩阵中选取对应的时空位置信息

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0:  # # 检查PatchSize是否为偶数。如果是,则中心像素定义为中心4个像素的左上角。
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            idx_time_tmp = MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0]  ## 从时空位置信息TimePosition_tmp中提取Modified Julian Date (MJD)。  #找到当前样本点对应的时间步索引。

            # #获取经纬度
            # lat_c = round(TimePosition_tmp[i_sample, 1], 1)
            # lon_c = round(TimePosition_tmp[i_sample, 2], 1)
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

            # Double-side difference --> Case odd number of pixels with clear defined central pixel
            # # 根据样本点的经纬度和PatchSize及Resolution,确定需要从原始数据中提取的patch的纬度和经度范围  
            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize / 2 * Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize / 2 * Resolution)[0]

            # We first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            # 从原始数据中提取patchWe first concatenate longitude, then latitude is just nan with fixed longitutde size
            Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1] + 1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1] + 1]

            if len(idx_lon_tmp) < PatchSize + 1:  # Close to the longitude transition
                idx_lon_side = np.where(abs(lon + np.sign(lon_c) * 360 - lon_c) <= PatchSize / 2 * Resolution)[0]
                if len(idx_lon_side) < PatchSize + 1 - len(idx_lon_tmp):
                    add_length = PatchSize + 1 - len(idx_lon_tmp) - len(idx_lon_side)
                    if idx_lon_side.size > 0:
                        if lon_c > 0:
                            idx_lon_add = np.arange(idx_lon_side[-1]+1, idx_lon_side[-1]+1+add_length, 1,
                                                    dtype=idx_lon_side.dtype)
                            idx_lon_side = np.concatenate((idx_lon_side, idx_lon_add), axis=0)
                        elif lon_c < 0:
                            idx_lon_add = np.arange(idx_lon_side[0] - add_length, idx_lon_side[0], 1,
                                                    dtype=idx_lon_side.dtype)
                            idx_lon_side = np.concatenate((idx_lon_add, idx_lon_side), axis=0)
                    else:
                        if lon_c > 0:
                            idx_lon_add = np.arange(0, add_length, 1,
                                                    dtype=idx_lon_side.dtype)
                            idx_lon_side = np.concatenate((idx_lon_side, idx_lon_add), axis=0)
                        elif lon_c < 0:
                            idx_lon_add = np.arange(len(lon) - add_length, len(lon) , 1,
                                                    dtype=idx_lon_side.dtype)
                            idx_lon_side = np.concatenate((idx_lon_add, idx_lon_side), axis=0)

                Patch_side = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1] + 1,
                             idx_lon_side[0]:idx_lon_side[-1] + 1]
                if lon_c < 0:  # Close to the west side. Concatenate the side patch to left
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_side, Patch_tmp), axis=2)
                elif lon_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_side), axis=2)

            if len(idx_lat_tmp) < PatchSize + 1:  # Close to the poles
                num_nanrow = PatchSize + 1 - len(idx_lat_tmp)
                Patch_nan = np.zeros((1, num_nanrow, PatchSize + 1)) * np.nan
                if lat_c > 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_nan, Patch_tmp), axis=1)
                elif lat_c < 0:
                    Patch_tmp = np.concatenate((Patch_tmp, Patch_nan), axis=1)

            # For the normal case, we remove the left and top line --> CP is the left top corner
            # # 对于正常情况,去掉patch的第一行和第一列。
            Patch_tmp = Patch_tmp[:, 1:, 1:]

            # Fill the NaNs using the mean of the patch
            Patch_mean = np.nanmean(Patch_tmp)
            if ~np.isnan(Patch_mean):
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = Patch_mean
            else:
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = 0

            Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp  ##将处理后的patch存入样本矩阵的对应位置。

    return Sample_tmp

Answer 10

结合GPT给出回答如下请题主参考
当我们在使用NumPy数组进行计算时，有时会遇到形状不匹配的错误。这种错误通常是由于我们尝试将一个形状不一致的数组广播到另一个形状不同的数组上造成的。在这种情况下，错误信息可能会显示“could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)”。

要理解这个错误，我们首先需要了解广播的概念。广播是一种NumPy的功能，它允许我们对形状不一致的数组进行运算。在广播期间，NumPy会根据一定的规则自动扩展数组的形状，以便进行运算。但是，广播有一些限制条件，如果不满足这些条件，就会产生形状不匹配的错误。

下面是一些可能导致形状不匹配错误的常见原因和解决方法：

1. 数组的维度不匹配：形状不匹配错误经常出现在数组的维度不同的情况下。在这种情况下，我们需要检查数组的维度，并确保它们在计算中是兼容的。可以使用shape属性来检查数组的形状。

import numpy as np

a = np.random.rand(32, 31)
b = np.random.rand(32, 32)

print(a.shape)  # (32, 31)
print(b.shape)  # (32, 32)

在这个例子中，a的形状是(32, 31)，b的形状是(32, 32)。我们可以看到它们的第一个维度是相同的，都是32，但第二个维度不同，a是31，b是32。因此，a和b的形状不匹配，无法进行广播运算。

解决这个问题的一种方法是通过在数组的维度上添加一个大小为1的维度来扩展形状。我们可以使用np.newaxis或None来添加新的维度。

a = a[:, np.newaxis]  # 添加新的维度
print(a.shape)  # (32, 1, 31)

现在，a的形状是(32, 1, 31)，b的形状是(32, 32)。它们的维度是兼容的，可以进行广播运算。

1. 数组的尺寸不匹配：除了数组的维度不匹配之外，数组的尺寸也可能不匹配导致广播错误。数组的尺寸是指数组中元素的总数量。

a = np.zeros((32, 31))
b = np.zeros((32, 32))

print(a.size)  # 992
print(b.size)  # 1024

在这个例子中，a的尺寸是992，b的尺寸是1024。它们的尺寸不同，因此无法进行广播运算。

解决这个问题的一种方法是修改数组的尺寸，使其匹配。

a = np.zeros((32, 31))
b = np.zeros((32, 32))

a = np.resize(a, (32, 32))
print(a.shape)  # (32, 32)

现在，a的尺寸是1024，b的尺寸也是1024。它们的尺寸匹配，可以进行广播运算。

1. 数组的形状不兼容：另一种可能导致形状不匹配的原因是数组的形状不兼容。在进行广播运算时，NumPy会比较数组的形状来确定是否可以广播。如果形状不兼容，就会产生形状不匹配的错误。

a = np.zeros((32, 31))
b = np.zeros((31, 32))

print(a.shape)  # (32, 31)
print(b.shape)  # (31, 32)

在这个例子中，a的形状是(32, 31)，b的形状是(31, 32)。它们的形状不兼容，因此无法进行广播运算。

解决这个问题的一种方法是通过对数组进行转置来修改形状，使其兼容。

a = np.zeros((32, 31))
b = np.zeros((31, 32))

b = b.T  # 转置数组
print(b.shape)  # (32, 31)

现在，a的形状是(32, 31)，b的形状也是(32, 31)。它们的形状兼容，可以进行广播运算。

以上是一些常见的解决形状不匹配错误的方法。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择适当的解决方法。同时，我们还可以使用np.newaxis、np.resize、np.reshape等函数来修改数组的形状，以满足广播的要求。

Answer 11

引用文心一言回答：

这个错误是由于在尝试使用一个NumPy数组作为字典的键时发生的。在`genSampleMat`函数中，`idx_time_tmp`是一个NumPy数组，而NumPy数组是不可哈希的，因此不能用作字典的键。

为了解决这个问题，你可以将`idx_time_tmp`转换为一个整数或元组，然后再用作字典的键。这里有一个修改后的`genSampleMat`函数，将`idx_time_tmp`转换为整数列表：

```python
def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :]
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0:
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            idx_time_tmp = np.where(MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0])[0]
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

            Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_

Answer 12

原始数据少一个维度，检查下

Answer 13

该回答引用ChatGPT，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳🤝🤝🤝

---

根据你提供的错误信息和代码，问题出现在尝试从data数组中提取子集时，以及在尝试将提取的子集赋值给Sample_tmp时。错误提示ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)表明你试图将一个形状为(32, 31)的数组放入一个预期为(32, 32)的形状中。

解决步骤

1. 检查数组形状：
   确保data数组的形状是(time_steps, lat, lon)，并且提取的子集形状与PatchSize一致。

2. 修正提取子集的代码：
   你的代码中尝试通过布尔索引来提取子集，但是出现了类型错误。确保idx_time_tmp、idx_lat_tmp和idx_lon_tmp是正确的索引数组。

3. 处理边界情况：
   当接近经纬度边界时，你的代码尝试通过拼接来扩展边界。确保这部分逻辑正确处理，特别是经度过渡和极地附近的情况。

4. 修正赋值操作：
   在将Patch_tmp赋值给Sample_tmp之前，确保Patch_tmp的形状是(PatchSize, PatchSize)。

5. **使用np.squeeze**：
   如果Patch_tmp的形状在某些情况下不是(32, 32)，可能需要使用np.squeeze来去除单维度的轴。

6. 检查PatchSize的定义：
   确保PatchSize的定义与你期望的形状一致，并且在整个代码中一致使用。

示例代码修正

# ... 省略之前的代码 ...

# 确保PatchSize是奇数以避免边界问题
PatchSize = 31  # 或者其他奇数

# ... 省略之前的代码 ...

# 在提取Patch之前，检查索引是否正确
if idx_lat_tmp[-1] - idx_lat_tmp[0] + 1 != PatchSize:
    print("纬度索引不正确")
if idx_lon_tmp[-1] - idx_lon_tmp[0] + 1 != PatchSize:
    print("经度索引不正确")

# 提取Patch时，确保使用正确的索引
Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]-1:idx_lat_tmp[-1]+2, idx_lon_tmp[0]-1:idx_lon_tmp[-1]+2]

# ... 省略之前的代码 ...

# 在赋值之前，检查Patch_tmp的形状
if Patch_tmp.shape != (PatchSize, PatchSize):
    print("Patch_tmp形状不正确:", Patch_tmp.shape)

# 修正赋值操作
Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp

# ... 省略之后的代码 ...

请注意，这个修正假设PatchSize是奇数，这样中心像素可以清晰地定义。如果你希望使用偶数作为PatchSize，需要调整逻辑以确保中心像素的定义是正确的。

最后，确保在整个代码中，所有使用到PatchSize的地方都是一致的，并且与实际的数据形状相匹配。如果问题仍然存在，建议逐步调试，检查每个关键步骤的数组形状和索引。

Answer 14

引用讯飞星火
这段代码是一个用于栅格降尺度的CNN模型，参考了《Global high-resolution total water storage anomalies from self-supervised data assimilation using deep learning algorithms》文献中的代码。主要功能是根据给定的经纬度和时间信息，从原始数据中提取patch，并将这些patch作为输入数据进行模型训练。

Answer 15

该回答引用ChatGPT辅助答疑，若有帮助，还请题主采纳。

---

您遇到的错误信息 ValueError: could not broadcast input array from shape (32, 31) into shape (32, 32) 表示在尝试将一个形状为 (32, 31) 的数组赋值给一个期望形状为 (32, 32) 的数组时出现了问题。这通常是因为数组的形状不匹配导致的。

在您的 genSampleMat 函数中，问题出现在以下这行代码：

Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp

如果 Patch_tmp 的形状不是 (32, 32)，那么上述赋值操作就会失败。从错误信息来看，Patch_tmp 的形状实际上是 (32, 31)。

要解决这个问题，您需要确保 Patch_tmp 的形状与 Sample_tmp 的对应位置的形状一致。以下是一些可能的解决方案：

1. 检查提取逻辑：

   • 确保 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 的索引范围正确，并且提取的 Patch_tmp 应该具有正确的形状。

2. 调整提取范围：

   • 如果 PatchSize 是奇数，您可能需要调整提取范围以确保形状一致。

3. 填充缺失值：

   • 如果提取的 Patch_tmp 由于边缘效应或其他原因缺失了一些值，您可能需要填充这些缺失值以确保形状正确。

4. 修改 PatchSize：

   • 如果 PatchSize 是偶数，并且您的逻辑是基于奇数像素进行设计的，您可能需要调整 PatchSize 或修改逻辑以适应偶数像素。

5. 检查时间步索引：

   • 确保 idx_time_tmp 的使用是正确的，并且能够正确地索引到 data 中的相应时间步。

6. 使用 np.squeeze：

   • 如果 Patch_tmp 的形状在某个维度上是1，您可以使用 np.squeeze(Patch_tmp) 来去除这个维度。

7. 错误处理：

   • 在将 Patch_tmp 赋值给 Sample_tmp 之前，添加一个检查以确保形状匹配。

此外，您还遇到了一个类型错误 TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'，这通常是因为您尝试使用一个数组作为索引，这在 NumPy 中是不允许的。在您的代码中：

idx_time_tmp = MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0]

这里 MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0] 会产生一个布尔数组，而不是单个的布尔值或索引。如果您的目的是找到匹配的索引，您应该使用 np.where 函数：

idx_time_tmp = np.where(MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0])

这将返回一个包含匹配条件索引的数组，然后您可以使用这个数组来索引 data。

希望这些建议能帮助您解决问题。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的上下文或代码细节。

Answer 16

本次问答由GPT4o协助作答，如有帮助请采纳

这个错误信息表明你正在尝试在NumPy中执行一个需要广播的操作，但是输入数组的形状（32,31）与目标形状（32,32）不兼容。广播是NumPy中的一种机制，它允许形状不同的数组进行算术运算。然而，广播有一些规则，如果违反了这些规则，就会导致错误。

要解决这个问题，你需要确保数组的形状是兼容的，或者调整数组的形状以满足广播的要求。以下是一些可能的解决方案：

1. 调整输入数组的形状：你可以尝试改变其中一个数组的形状，使其与另一个数组的形状兼容。例如，如果你有一个形状为(32,31)的数组a和一个形状为(32,32)的数组b，你可以尝试将a的形状调整为(32,32)，但这通常需要填充额外的数据或者删除一些数据。

2. 修改操作：检查你的代码，看看是否有可能修改操作，使得输入数组的形状不需要广播到(32,32)。这可能意味着改变算法的逻辑或者使用不同的方法来处理数据。

3. 检查广播规则：确保你理解NumPy的广播规则。广播规则要求在执行操作之前，数组的维度要么完全匹配，要么至少有一个维度是1。在这个例子中，(32,31)和(32,32)在第一个维度上是匹配的，但在第二个维度上不匹配，且没有一个维度是1，因此广播失败。

4. **使用numpy.newaxis**：如果你需要在某个维度上增加一个维度，可以使用numpy.newaxis。例如，如果你想在a的第二个维度上增加一个维度，可以使用a[:, numpy.newaxis]，但这可能不会解决你的问题，因为这会将a的形状变为(32,1,31)，而不是(32,32)。

5. 填充或截断数据：如果可能，你可以尝试填充a的第二维，使其成为32，或者截断b的第二维，使其成为31。这可以通过使用numpy.pad函数来填充数据，或者使用切片来截断数据。

请根据你的具体情况选择合适的解决方案。如果你能提供更多的上下文信息，比如你的代码片段或者你正在尝试执行的操作，我可以提供更具体的帮助。

Answer 17

在您的代码中，您遇到了一个错误，即“ValueError: could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)”。这个错误是因为在尝试将一个形状为 (32,31) 的数组（Patch_tmp）赋值给一个形状为 (32,32) 的数组（Sample_tmp）时，数组的形状不匹配。
为了解决这个问题，您需要确保 Patch_tmp 的形状与 Sample_tmp 的形状匹配。在您的代码中，Sample_tmp 的形状是 (len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize)，这意味着它是一个三维数组，其中 PatchSize 应该是偶数，以确保 Sample_tmp 的形状是 (32,32)。
您的代码中的 Patch_tmp 形状是由原始数据（data）和索引（idx_time_tmp, idx_lat_tmp, idx_lon_tmp）决定的。为了确保 Patch_tmp 的形状是 (32,32)，您需要调整这些索引，以确保它们之间的差值加1等于 PatchSize。
下面是修改后的代码片段，用于生成 Patch_tmp 的形状：

# 根据样本点的经纬度和PatchSize及Resolution,确定需要从原始数据中提取的patch的纬度和经度范围
idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
# 确保 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 的长度等于 PatchSize
if len(idx_lat_tmp) < PatchSize:
    idx_lat_tmp = np.append(idx_lat_tmp, idx_lat_tmp[-1] + 1)
    idx_lat_tmp = idx_lat_tmp[:PatchSize]
if len(idx_lon_tmp) < PatchSize:
    idx_lon_tmp = np.append(idx_lon_tmp, idx_lon_tmp[-1] + 1)
    idx_lon_tmp = idx_lon_tmp[:PatchSize]
# 从原始数据中提取patch
Patch_tmp = data[idx_time_tmp, idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

在这个修改中，我添加了检查 idx_lat_tmp 和 idx_lon_tmp 长度是否小于 PatchSize 的逻辑。如果长度小于 PatchSize，我会将最后一个索引值加1，然后将数组切片为长度为 PatchSize 的数组。
请确保在调用 genSampleMat 函数时，PatchSize 是一个偶数，以确保 Sample_tmp 的形状是 (32,32)。

Answer 18

该回答引用ChatGPT4o, 如有帮助，还请采纳。
要解决 could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32) 这个问题，首先需要理解具体是哪里导致了不匹配。可能是由于某些情况下，提取的 Patch_tmp 没有按预期的大小生成。

解决思路

1. 检查提取的 Patch：
   确保 Patch_tmp 总是具有 (32, 32) 的大小。如果边界处存在数据不完整的情况，我们需要填充（pad）数据。

2. 处理纬度和经度边界问题：
   考虑到纬度和经度靠近边界时可能会产生边界问题，需要特别处理这些情况。

3. 修正数据切片时的错误：
   由于 data[idx_time_tmp, ...] 中的 idx_time_tmp 可能是一个布尔数组，确保它只选择一个时间步的数据。

修改后的代码

我们将逐步修复可能的问题，确保 Patch_tmp 始终是 (32, 32) 大小。

def genSampleMat(data, idx_sample_tmp):
    TimePosition_tmp = TimePosition[idx_sample_tmp, :]  # 获取原始数据的时间步数
    Sample_tmp = np.zeros((len(idx_sample_tmp), PatchSize, PatchSize))  # 初始化样本矩阵

    if np.mod(PatchSize, 2) == 0:  # 检查PatchSize是否为偶数
        for i_sample in range(0, len(idx_sample_tmp)):
            idx_time_tmp = (MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0]).nonzero()[0]  # 找到当前样本点对应的时间步索引
            
            # 获取经纬度
            lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
            lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]
            
            # 确定需要从原始数据中提取的patch的纬度和经度范围
            idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
            idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

            if len(idx_lat_tmp) < PatchSize or len(idx_lon_tmp) < PatchSize:
                # 补全纬度和经度的边界情况
                idx_lat_tmp = np.pad(idx_lat_tmp, (0, max(0, PatchSize - len(idx_lat_tmp))), mode='edge')
                idx_lon_tmp = np.pad(idx_lon_tmp, (0, max(0, PatchSize - len(idx_lon_tmp))), mode='edge')
            
            # 提取patch并确保大小为 (32, 32)
            Patch_tmp = data[idx_time_tmp[0], idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[0]+PatchSize, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[0]+PatchSize]

            # 如果 Patch_tmp 的大小不对，则进行填充
            if Patch_tmp.shape != (PatchSize, PatchSize):
                Patch_tmp = np.pad(Patch_tmp, ((0, PatchSize - Patch_tmp.shape[0]), (0, PatchSize - Patch_tmp.shape[1])), mode='constant', constant_values=np.nan)

            # 填充 NaN 值
            Patch_mean = np.nanmean(Patch_tmp)
            if ~np.isnan(Patch_mean):
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = Patch_mean
            else:
                Patch_tmp[np.isnan(Patch_tmp)] = 0

            Sample_tmp[i_sample, :, :] = Patch_tmp  # 将处理后的patch存入样本矩阵的对应位置

    return Sample_tmp

关键点说明：

1. 补全纬度和经度的边界情况：
   通过 np.pad 对边界进行填充，使得即使边界不完整也能形成完整的 patch。

2. 确保时间步索引有效：
   通过 idx_time_tmp[0] 确保只选择一个时间步的数据。

3. 填充 Patch：
   通过 np.pad 确保 Patch_tmp 总是大小为 (32, 32)。

4. 填充 NaN 值：
   计算 patch 的均值并用它填充 NaN 值，如果均值是 NaN，则用 0 填充。

希望这些修改能够解决你的问题。如果还有其他问题，欢迎继续提问。

Answer 19

答案引用自chatgpt生成，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳！

这个问题是关于numpy数组广播的。在numpy中，两个数组可以进行广播操作，但是需要满足一定的条件。具体来说，两个数组的形状从尾部开始比较，每一个维度都需要满足以下条件之一：

1. 两个数组在该维度的大小相同；
2. 其中一个数组在该维度的大小为1；
3. 其中一个数组在该维度不存在（即长度为1）。

如果两个数组的形状不满足这些条件，那么就会抛出这个错误：“could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)”。

解决这个问题的方法有两种：

1. 修改数组的形状，使其满足广播的条件。例如，可以将形状为(32,31)的数组修改为(32,32)或者(1,32,31)。

2. 使用numpy的broadcast_to函数，将一个数组广播到指定的形状。例如，可以将形状为(32,31)的数组广播到(32,32)。

下面是一些代码示例：

import numpy as np

# 创建一个形状为(32,31)的数组
a = np.ones((32, 31))

# 方法一：修改数组的形状
b = a.reshape((32, 32))

# 方法二：使用broadcast_to函数
c = np.broadcast_to(a, (32, 32))

注意：这两种方法都会创建一个新的数组，而不会改变原始数组的形状。

Answer 20

因为数组的形状不匹配导致的。

Answer 21

结合GPT给出回答如下请题主参考
问题描述

您在使用Python的numpy库时遇到了一个错误：“could not broadcast input array from shape (32,31) into shape (32,32)”。这个错误提示表明你尝试将一个形状为(32,31)的数组广播为形状为(32,32)的数组，但无法完成。

原因分析

在numpy中，广播是一种用于处理不兼容形状的数组的机制。广播可以自动调整数组的形状，使其能够进行元素级操作。但是，广播规则有一些限制。在进行广播时，要求数组的形状在某些维度上必须相等或者其中一个数组的维度大小为1。如果无法满足这些条件，就会出现广播错误。

解决方案

要解决这个错误，有几种可能的解决方案。

1. 确保数组形状相容

最简单的解决方案是调整数组的形状，使其能够适应广播规则。在这种情况下，您可以通过在数组的末尾添加一个维度来将形状从(32,31)调整为(32,31,1)。您可以使用numpy的reshape()函数实现这一点。

import numpy as np

# 创建一个(32,31)的数组
arr = np.zeros((32, 31))

# 在末尾添加一个维度
arr_reshaped = arr.reshape((32, 31, 1))

# 广播操作
result = arr_reshaped + 1

1. 使用numpy的expand_dims()函数添加维度

另一种方法是使用numpy的expand_dims()函数在特定位置添加维度。这个函数可以在指定的位置插入一个新的维度。在这种情况下，您可以使用expand_dims()函数在原始数组的末尾添加一个维度。

import numpy as np

# 创建一个(32,31)的数组
arr = np.zeros((32, 31))

# 在末尾添加一个维度
arr_expanded = np.expand_dims(arr, axis=2)

# 广播操作
result = arr_expanded + 1

1. 显式地使用numpy的broadcast_to()函数进行广播

如果您想要在广播期间显式地控制如何调整数组的形状，可以使用numpy的broadcast_to()函数。这个函数可以将一个数组广播到指定形状，但要求较小的数组的形状是较大数组的形状的前缀。

import numpy as np

# 创建一个(32,31)的数组
arr = np.zeros((32, 31))

# 将数组广播到(32,32)的形状
broadcasted = np.broadcast_to(arr, (32, 32))

# 广播操作
result = broadcasted + 1

通过上述解决方案中的任何一种，您都可以成功地解决广播错误，并将形状为(32,31)的数组广播为形状为(32,32)的数组。

Answer 22

chatgpt回答如下

这个错误的原因在于 idx_time_tmp 是一个布尔数组，不能直接用于索引 data，因为 data 是一个三维数组。你需要使用布尔数组来选取 data 中的元素。下面是一种可能的修复方法：

# 从时空位置信息中提取 Modified Julian Date (MJD)，找到当前样本点对应的时间步索引
idx_time_tmp = np.where(MJD == TimePosition_tmp[i_sample, 0])[0]

# 获取经纬度
lat_c = TimePosition_tmp[i_sample, 1]
lon_c = TimePosition_tmp[i_sample, 2]

# 根据样本点的经纬度和 PatchSize 及 Resolution，确定需要从原始数据中提取的 patch 的纬度和经度范围
idx_lat_tmp = np.where(abs(lat - lat_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]
idx_lon_tmp = np.where(abs(lon - lon_c) <= PatchSize/2*Resolution)[0]

# 从原始数据中提取 patch
Patch_tmp = data[idx_time_tmp[0], idx_lat_tmp[0]:idx_lat_tmp[-1]+1, idx_lon_tmp[0]:idx_lon_tmp[-1]+1]

在这里，我假设 idx_time_tmp 只包含一个值，因此使用 idx_time_tmp[0] 来获取时间步索引。如果 idx_time_tmp 中可能包含多个值，你可能需要根据实际情况选择其中一个索引值。

请尝试这种更改，看看是否能够解决你的问题。