Python ValueError: Unable to reshape array of size 98292 into shape (16382,1,28)

如果你是Python程序员，并且偶尔遇到过以上的错误，那么恭喜你已经成为了一个真正的Python开发者。

这个错误通常发生在尝试将Numpy数组重塑为不同形状的时候。在这个例子中，我们尝试将一个大小为98292的数组重塑为(16382, 1, 28)的形状，但是由于数组的大小是不匹配的，所以导致了ValueError错误。

通常情况下，当我们想要重塑一个数组时，我们使用numpy.reshape()函数。例如：

import numpy as np

a = np.arange(12)
b = a.reshape(3, 4)
print(b)

这个代码将生成一个类似这样的数组:

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

但是，如果我们尝试使用numpy.reshape()函数将一个大小为98292的数组重塑为形状 (16382,1,28)，那么就会发生ValueError错误，因为这两个数组的大小是不匹配的。

解决这个问题的一个简单方法是使用numpy.resize()函数。numpy.resize()函数允许我们调整数组的大小。当数组的大小不够时，函数会重复数据以填充数组。例如：

a = np.array([1, 2, 3])
np.resize(a, (5))

这个代码将生成一个大小为5的数组，并且重复原始数组中的元素以填充新数组：

[1 2 3 1 2]

在我们的例子中，我们可以使用np.resize()将数组重塑为更大的形状，以便在之后可以使用numpy.reshape()函数重新调整为需要的形状：

a = np.random.rand(98292)
b = np.resize(a, (16382, 28, 1))
c = b.reshape(16382, 1, 28)

在这个例子中，我们首先使用np.random.rand()函数创建了一个大小为98292的数组。接下来，我们使用np.resize()将数组调整为更大的形状(16382, 28, 1)。最后，我们使用numpy.reshape()将数组调整为需要的形状 (16382,1,28)。

总而言之，当你遇到这个错误时，最好的解决方法是使用numpy.resize()函数调整数组的大小，以便在之后使用numpy.reshape()函数重新调整为需要的形状。