在第三方提供的numpy数据集上运行时，遇到了以下异常：
ValueError: When changing to a larger dtype, its size must be a divisor of the total size in bytes of the last axis of the array
在什么情况下numpy会引起这种情况？我的代码在numpy数组上应用视图，在这里尝试应用与行中元素数量匹配的结构化dtype。
当在函数X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])中调用语句f时却遇到此错误-但不是在每次对该函数f的调用中都这样：
ipdb> X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])
*** ValueError: When changing to a larger dtype, its size must be a divisor of the total size in bytes of the last axis of the array.
X始终是具有两个轴的数组（len(X.shape)始终是2），因此您希望结构化的dtype长X.shape[1]以适合最后一个轴（X.shape[1]）。
并非所有数据集都不会发生该异常，那么是什么导致numpy为某些数组而不是其他数组抛出此异常？我什至看不到哪个.py numpy源代码引发此错误。
我发现很难为此生成MCVE，但是我已将其缩小为colab notebook，但仍要在此处发布。
这里的X应该是iris数据集的子集，我从scikit学习中获得了该数据集。
from sklearn.datasets import load_iris
X = load_iris().data
我的代码如下所示：
def f(X):
X_rows = X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])
def g(X):
f(X)
def h(X):
f(X)
# call the functions
g(X) # this runs without a problem
f(X) # this returns the error
参考方案
您正在尝试使用不兼容的内存布局在数组上创建视图，其中输出dtype的itemsize不能完全满足内存中覆盖“ last”的全长所需的字节数源数组的轴。如果您只是直接在数组上设置.dtype属性，而不仅仅是在ndarray.view()上设置例外，则该例外也适用（这将在该新对象上设置ndarray的情况下创建一个新的dtype）。
就内存布局而言，此处的“最后一个”轴是“最里面的”尺寸。对于shape[-1]的C顺序数组，对于shape[0]的Fortran顺序数组。该尺寸大小乘以原始dtype.itemsize必须由新的dtype.itemsize整除，否则您将无法“遍历”内部存储器结构。
例如，对于形状为(4, 3, 5)且dtype.itemsize为8的C阶（行优先级）数组，“最后一个”轴占用5 * 8 == 40字节的内存，因此您可以创建带有10、20和40较大dtypes的视图。相同的数组，但以Fortran顺序（列大顺序）使用4 * 8 == 32字节的内存，将您的选择限制为较大dtypes仅16和32。
如果X.view([('', X.dtype)] * X.shape[1])失败，则X.shape的维数不只是2，或者它是使用Fortran排序的数组。您可以使用X.shape[-1]校正第一个，也可以通过查看ndarray.flags['F_CONTIGUOUS']检查纬度。将它们组合成一个表达式，如下所示：
X_rows = X.view([('', X.dtype)] * X.shape[0 if X.flags['F_CONTIGUOUS'] else -1])
但是，如ndarray.view() documentation警告：
通常，在由切片，转置，fortran顺序等定义的数组上，应避免更改dtype大小（每个条目的字节数）的视图。[。]
当您尝试更改Fortran顺序数组的dtype时，将发出警告：
DeprecationWarning: Changing the shape of an F-contiguous array by descriptor assignment is deprecated. To maintain the Fortran contiguity of a multidimensional Fortran array, use 'a.T.view(...).T' instead
因此最好转置数组，创建视图，然后再次转置结果视图：
if X.flags['F_CONTIGUOUS']:
X_rows = X.T.view([('', X.dtype)] * X.shape[0]).T
您仍然需要在这里坚持X.shape[0]，即转置数组的shape[-1]。
不支持在Fortran顺序数组上更改dtype的事实也可以解释该异常对“最后一个轴”的引用，这在C顺序数组方面是很自然的，但在应用于Fortran时感觉与直觉相反顺序数组。
我什至看不到哪个.py numpy源代码引发此错误。
Numpy主要是用C编写的（带有Fortran 77），因此您需要深入研究已编译组件的源代码。在dtype descriptor setter function中引发错误，当PyArray_View() function调用PyObject_SetAttrString()函数以从dtype method调用ndarray.view()属性时将其设置为X.flags['C_CONTIGUOUS']。
根据源代码，不仅不建议更改Fortran顺序数组的dtype，而且完全不支持非连续数组的视图（这意味着如果X.flags['F_CONTIGUOUS']和False均为dtype，则可以完全不要更改）。
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