对于那些在Numpy中遇到类似问题的人来说，一个非常简单的解决方案是:

定义数组时定义dtype=object为数组赋值。例如:

out = np.empty_like(lil_img, dtype=object)

这个错误是因为np的dtype参数。数组函数指定数组中元素的数据类型，并且只能设置为与所有元素兼容的单一数据类型。值"abc"不是有效的浮点数，因此试图将其转换为浮点数会导致ValueError。为了避免此错误，可以从列表中删除string元素，或者选择可以同时处理浮点值和字符串值的不同数据类型，例如object。

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=object)

可能原因1:试图创建一个锯齿状数组

你可以从一个形状不像多维数组的列表中创建一个数组:

numpy.array([[1, 2], [2, 3, 4]])         # wrong!

numpy.array([[1, 2], [2, [3, 4]]])       # wrong!

在这些例子中，numpy的参数。数组包含不同长度的序列。这将产生此错误消息，因为输入列表的形状不像可以转换为多维数组的“方框”。

可能原因2:提供类型不兼容的元素

例如，在float类型的数组中提供一个字符串作为元素:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=float)   # wrong!

如果你真的想要一个既包含字符串又包含浮点数的NumPy数组，你可以使用dtype对象，它允许数组保存任意Python对象:

numpy.array([1.2, "abc"], dtype=object)

Python ValueError:

ValueError: setting an array element with a sequence.

意思就是它所说的，你试图把一系列数字塞进一个数字槽。它可以在各种情况下抛出。

1. 当你传递一个python元组或列表来解释为numpy数组元素时:

import numpy

numpy.array([1,2,3])               #good

numpy.array([1, (2,3)])            #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


numpy.mean([5,(6+7)])              #good

numpy.mean([5,tuple(range(2))])    #Fail, can't convert a tuple into a numpy 
                                   #array element


def foo():
    return 3
numpy.array([2, foo()])            #good


def foo():
    return [3,4]
numpy.array([2, foo()])            #Fail, can't convert a list into a numpy 
                                   #array element

2. 通过尝试将numpy数组长度> 1塞进numpy数组元素:

x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4])         #good



x = np.array([1,2,3])
x[0] = np.array([4,5])       #Fail, can't convert the numpy array to fit 
                             #into a numpy array element

正在创建numpy数组，numpy不知道如何将多值元组或数组塞到单个元素槽中。它期望你给它的任何东西都计算为一个数字，如果不这样做，Numpy会回应说它不知道如何用序列设置数组元素。

对我来说，问题是另一个。我试图将int类型的列表转换为数组。问题是有一个列表与其他列表的长度不同。如果你想证明它，你必须做到:

print([i for i,x in enumerate(list) if len(x) != 560])

在我的例子中，长度参考是560。

在我的例子中，问题在于数据框架X[]的散点图:

ax.scatter(X[:,0],X[:,1],c=colors,    
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)  #c=y[:,0],

#ValueError: setting an array element with a sequence.
#Fix with .toarray():
colors = 'br'
y = label_binarize(y, classes=['Irrelevant','Relevant'])
ax.scatter(X[:,0].toarray(),X[:,1].toarray(),c=colors,   
       cmap=CMAP, edgecolor='k', s=40)