Python Numpy Reshape Error

Question

3D numpy配列の形を変えようとしているときに奇妙なエラーが発生しました。

配列（x）は形状（6,10,300）を持ち、（6,3000）に再形成したいと思います。

reshapedArray = np.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1]*x.shape[2])) 

私は受け付けており、エラーがある：

私は次のコードを使用しています

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 

しかし、私はリストにXを有効にした場合に、それが動作します：

x = x.tolist() 
reshapedArray = np.reshape(x, (len(x), len(x[0])*len(x[0][0]))) 

これがなぜ起こり得るのかご存知ですか？

ありがとうございます！

編集：

これは私が実行しているコードであり、それはreshapeのための第二引数の一つの要素が整数でない場合は、例外が唯一のため、起こるはずのエラー

x = np.stack(dataframe.as_matrix(columns=['x']).ravel()) 

print("OUTPUT:") 
print(type(x), x.dtype, x.shape) 
print("----------") 

x = np.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1]*x[2])) 

OUTPUT: 
<class 'numpy.ndarray'> float64 (6, 10, 300) 
---------- 

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 

Answer 1

を生成例：

>>> x = np.ones((6, 10, 300)) 
>>> np.reshape(x, (np.array(x.shape[0], dtype=float), x.shape[1]*x.shape[2])) 
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 

またはそれはarrayだ場合（編集履歴を与えられた：それはあなたのケースで何が起こったかだった）：

>>> np.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1]*x[2])) 
#   forgot to access the shape------^^^^ 
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 

また、誤って何かを間違えて入力することがはるかに困難になり、回避策で動作するようですが：

>>> np.reshape(x, (x.shape[0], -1)) 

あなたが-1について迷っている場合はドキュメントがそれを説明する：

One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions.