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切片时数组索引过多

slice numpy python

-1

Anewil · 技术社区 · 8 年前

尝试切片时,出现错误“IndexError:数组索引太多”。

我可以打印数组的每个字段,如下所示:

vector = np.random.choice(data)
print(vector)
vec1 = vector[-1]
print(vec1)
vec2 = vector[1]
print(vec2)

(5.5、2.5、4、1.3,“鸢尾花色”)

鸢尾花色

2.5

当我添加该行时:

vec3 = vector[:-1]

我收到错误:

索引器错误:数组的索引太多

这里可能有什么问题?

//编辑

我从iris文件中获取数据

names = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class']
data = np.genfromtxt('iris.data', delimiter=',', dtype=None, encoding=None, names=names)

我还检查了vecotr的类型

print(type(vector))

“numpy”类。作废'

2 回复 | 直到 8 年前

hpaulj 8 年前

这与@user2357112的解释基本相同:

In [82]: data = np.array([(5.5, 2.5, 4., 1.3, 'Iris-versicolor')],dtype='f,f,f,f,U20')
In [83]: vector = np.random.choice(data)
In [84]: vector
Out[84]: (5.5, 2.5, 4., 1.3, 'Iris-versicolor')
In [85]: vector[-1]
Out[85]: 'Iris-versicolor'
In [86]: vector[1]
Out[86]: 2.5
In [87]: vector[:-1]
IndexError: too many indices for array
In [88]: vector.dtype
Out[88]: dtype([('f0', '<f4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4'), ('f3', '<f4'), ('f4', '<U20')])
In [89]: vector['f2']
Out[89]: 4.0

data 可能有更多元素,但 choice 如果没有其他参数,则只返回一个,作为0d数组( vector.shape )。

通常,我们用字段名为结构化数组的字段编制索引,但也可以按数字访问它们。但不可能通过切片访问它们。

可以使用 item ,产生 tuple :

In [90]: vector.item()
Out[90]: (5.5, 2.5, 4.0, 1.2999999523162842, 'Iris-versicolor')
In [91]: _[:-1]
Out[91]: (5.5, 2.5, 4.0, 1.2999999523162842)

还可以使用列表访问多个字段:

In [92]: vector.dtype.names
Out[92]: ('f0', 'f1', 'f2', 'f3', 'f4')
In [93]: vector.dtype.names[:-1]
Out[93]: ('f0', 'f1', 'f2', 'f3')
In [95]: vector[list(vector.dtype.names[:-1])]
Out[95]: (5.5, 2.5, 4., 1.3)

但这个多字段名称代码正在开发中,因此各个版本的详细信息可能会有所不同。

user2357112 8 年前

您似乎有一条从NumPy结构化数组或类似的内容中提取的记录。此记录看起来像一个元组,但实际上是 numpy.void ,则, numpy.record ,或某些相关类型。要将其转换为元组,可以使用

tup = vector.tolist()

(是的, tolist() 然后可以对结果执行普通的元组操作,包括切片。

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