import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a[0]) # 输出:1 总结:“IndexError: too many indices for array”是一个常见的错误,通常是由于尝试访问超过数组实际维度的索引而引起的。通过检查数组的维度、确保索引数量与数组维度相匹配、重新审视代码逻辑以及使用合适的函数和
错误信息“too many indices for array: array is 0-dimensional, but 1 were indexed”明确指出了问题的根源: 0-dimensional array:表示数组是零维的,即它是一个标量(scalar),不包含任何索引维度。 1 were indexed:表示尝试使用了一个索引来访问该数组,这是不允许的,因为零维数组无法被索引。 这种错误通常发生...
arr[i, j, k] 不知道 0 维怎么表示,总之就是 n 维数组需要 n 个 index 去索引,但是对于 0 维数组你使用了 1 个 index 去索引 解决过程 conv 参数分别是卷积输入矩阵、卷积核( filter )、输出矩阵(全零矩阵)、步长和偏置项,计算的是卷积输出 调用参数逐个打印结果,发现第二个参数打印的是参数地址,并非...
https://github.com/amdegroot/ssd.pytorchgithub.com/amdegroot/ssd.pytorch 这个代码有很多bug,我最开始用的是1.0版本的pytorch,后来降低成了0.4.0版本。还是有一些bug。大部分bug能在网上找到答案。不过 IndexError: too many indices for array在中文的网站上没有发现解决办法。在github上有相应的解决办法...
IndexError: too many indices for array 报错 这个原因是切两次导致的,个人的使用感觉 其实我二次切的时候,里面单个元素的长度也是2 ,是可以切,但是一切就报错,个人总结为,不可二次切。 所以,使用循环取出
rec_res = self._filter_ocr_result(pred_bboxes, dt_boxes, rec_res) File "/scratch/rrs99/PaddleOCR/ppstructure/table/matcher.py", line 194, in _filter_ocr_result y1 = pred_bboxes[:, 1::2].min() IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed...
背景：机器学习，python 当你在运行时报上面的错，请你清醒一点，并不是因为你的索引太多，数据太多，只是因为你的list维度不对，检查一下
IndexError: too manyindices for array: array is 1-dimensional, but2 were indexed If you need further information about the "simVirusSpreading" function, please let me know and I will provide the code for it as well. Answers (1)
由于 y_train 出现错误“ IndexError: too many indices for array”,因为它期望一个一维数组但获取了一个不匹配的二维数组。在用 y_train[‘y’] 代码替换 代码‘y_train’ 之后,代码 就像一个 Charm 一样工作。 # Importing Packages : import pandas as pd from sklearn.model_selection import cross_...
importnumpy as np#data 原来数组#arr_1 新数组#将data的第一列赋值给arr_1的第一列arr_1= np.array((data.shape[0],5)) arr_1[:,0]=data[:,0]#报错#arr_1[:,0] = data[:,0]#id#IndexError: too many indices for array#改为arr_1 = np.zeros((data.shape[0],5)) ...