报错，应该如何解决问题？

问题遇到的现象和发生背景

请问是哪里错误，应该如何修改？

遇到的现象和发生背景，请写出第一个错误信息

用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图。 不用代码块回答率下降 50%

运行结果及详细报错内容

我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%

我想要达到的结果，如果你需要快速回答，请尝试 “付费悬赏”

大小不一样，无法reshape，检查一下np.bincout里面的表达式是否正确

这个错误是在调用 utils_metrics.py 文件中的 fast_hist 函数时出现的。这个函数的目的是将类别的真实标签和预测标签转化为直方图的形式。

在函数的第三行，它会将一个大小为 40789 的数组转化为大小为 200 x 200 的数组。但是根据 numpy 的 reshape 函数的文档，当输入数组的大小不能被转化为所需形状时，会抛出 ValueError 异常。

为了解决这个问题，需要检查 fast_hist 函数的输入参数 a 和 b 的大小是否正确。可以使用 print 语句打印出这些参数的大小，并检查它们是否符合预期。例如可以在 fast_hist 函数的第一行添加 print 语句，打印出 a 和 b 的大小，以帮助确定哪里出现了问题。

另外可能还需要检查 fast_hist 函数中的其他参数，例如 n ，看看它们是否正确。
望采纳。

它提示你了，无法将大小为40789的数组重新形成(200,200)的形状。这是因为当前数组的大小不能被整除成(200,200)的形状。你需要确保数组的大小能够被整除成你想要的形状。

数组类型范围不匹配吧，代码可以看一下吗

43 行仅return 的reshape前仅保证了minlength，导致数据超过了n^2个

由于只有一部分代码，所以只能给你提供一些思路
出现这种问题的原因并不是你标签的维度出了问题，而是你标签的内容出了问题，
fast_hist输入的数组参数有两个，一个是预测的值，一个是实际的标签，按道理讲这两个数组中的所有值都应该小于标签数量n，但是你的数组的内容中很有有可能有的大于等于n，由于fast_hist函数对标签值做了处理，所以很有可能你的预测值出了问题，
你可以打印一下np . array (preds)的值看一下，或者直接打印max(np . array (preds))

越界了，你设置小点

43 行 bincount 错了，minlength 设为 n**2=40000，实际返回了 40789，不能 reshape 为 (n,n) 的形状。

由于只贴出了部分程序，不能完全确定错误原因，估计是 classification 与 label 长度不匹配造成的。你可以先检查一下 a[k] 与 n 的大小是否一致。