python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 尝试用两个索引访问数组,这将引发IndexError # 错误代码 # print(arr[1, 2]) # 这会引发 IndexError: too many indices for array # 正确的方式是使用单个索引 print(arr[1]) # 输出: 2 在这个例子中,...
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方法,可以解决这个问题。
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,并非打印矩阵,就明白为啥报错了 python3的map返回了迭代器,并非返回列表 加list就完事了...
IndexError: too many indices for array 为什么这样 ? 来自N 维数组的 Numpy 文档: ndarray 是一个(通常是固定大小的)多维容器,包含相同类型和大小的项目。 a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) a.shape # (3,4) a.ndim # 2 b = np.array([[1,2,3,4], [5,6...
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)) ...
计算交叉验证的 AUC(曲线下面积)。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 : ...
简介:【Python·问题解决】IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed 前言 今天再训练数据集的时候发现了这样的一个问题,用鸢尾花数据集进行训练跑KPCA的时候可以用,但是到我这故障诊断里就直接报废了,就离谱!!!
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 many indices for array 错误从model = main()到 >train_one_epoch()并继续。 我不明白为什么会这样。 此外,这是来自一个数据集实例的示例, (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=1024x1024 at 0x7F46FC0A94A8>, {'boxes': tensor([[ 628., 6., 644., 26.], ...