python报错: File "plot_density2.py", line 18, in <module> mask = np.logical_and(data[:,4] >= -3.5, data[:,4] <= 60) IndexError: too many indices 怎么解决
时间: 2024-03-26 08:35:04 浏览: 39
这个错误通常是因为你的data数组没有按照你的期望维度来解析。根据错误提示,你的data数组应该是二维数组,但是在第18行中使用了一个有5个索引的切片。
你可以检查一下data数组的形状是否正确,如果不正确,你可以使用reshape()函数来将其转换为正确的形状。如果data数组是一维数组,你可以使用[:, np.newaxis]来添加一个新的维度,例如:
```
data = data[:, np.newaxis] # 将data转换为二维数组
```
如果data数组本来就是一个二维数组,你需要检查一下第18行的切片是否正确,可能是由于切片的范围不正确导致的。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Laowang\Desktop\Python机器学习基础教程\2.3.1.py", line 3, in <module> import mglearn.datasets File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\__init__.py", line 1, in <module> from . import plots File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\plots.py", line 5, in <module> from .plot_knn_regression import plot_knn_regression File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\plot_knn_regression.py", line 7, in <module> from .datasets import make_wave File "E:\python_test\Lib\site-packages\mglearn\datasets.py", line 5, in <module> from sklearn.datasets import load_boston File "E:\python_test\Lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py", line 156, in __getattr__ raise ImportError(msg) ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.
这是一个错误信息,提示你在使用scikit-learn库的load_boston函数时出现问题。load_boston函数在Scikit-learn版本1.2之后已被移除,因此你需要升级Scikit-learn库或者使用其他函数来加载波士顿房价数据集。建议你查看Scikit-learn的文档或者相关教程,获取更多信息。
File "E:\PyCharmFile\vgg\vgg19_classification.py", line 173, in <module> model = transfer.ResNet50_model(nb_classes=2, img_rows=image_size, img_cols=image_size, is_plot_model=True)
你的代码中调用了一个名为 `ResNet50_model` 的函数,该函数位于 `transfer` 模块中,并且需要传入四个参数:`nb_classes`、`img_rows`、`img_cols` 和 `is_plot_model`。请检查该函数的定义是否正确,并确保你已经正确地导入了 `transfer` 模块。此外,你还需要检查传入的参数是否正确。如果问题仍然存在,请提供更多的代码信息和错误提示。
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