time_idx = np.where(time[:] == '1948-01-01')[0][0] IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0是什么问题

时间: 2024-05-28 11:14:14 浏览: 121
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db2-command.zip_site:www.pudn.com

这个错误通常是由于数组或列表中没有找到所需的元素而引起的。 在这个例子中，看起来是 `time` 数组中没有包含字符串 `'1948-01-01'`，因此 `np.where(time[:] == '1948-01-01')[0]` 返回一个空数组，导致尝试访问其第一个元素时出现 IndexError。 你可以通过打印 `time` 数组来确认它是否包含该字符串。如果没有，你需要检查代码中的错误，并确保在 `time` 数组中包含所需的日期字符串。
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rabbitMQ-demo.zip_DEMO_piguhw_rabbitMQ-demo_rabbitmq .idx

**正文** RabbitMQ 是一个开源的消息队列系统，它基于 Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) 协议实现，广泛应用于分布式系统中，用于处理异步任务、解耦组件以及提供可靠的消息传递。在本示例中，"rabbitMQ-...

time_idx = np.where(time[:] == '1948-01-01T00:00:00Z')[0][0] IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0是什么问题

因此，当你尝试访问空数组的第一个元素时，就会出现IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0的错误。 你需要检查一下数据中是否存在'1948-01-01T00:00:00Z'这个时间戳，或者检查一下代码...

优化这段代码dst = np.array(dst) if len(dst) == 4: pass else: dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst)) uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1) delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5) dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)

delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] ) dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0) return dst def test_optimize_dst(): dst1 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) dst2 = ...

batch_idx = np.random.randint（0,20）

这段代码是从0到19中随机选择一个整数，并将其赋值给batch_idx变量。如果您想要生成多个随机整数，则可以... batch_idx = np.random.randint(0, 20) print(batch_idx) 这将从0到19中生成10个随机整数并打印出来。

# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下

在这里，np.where(all_edges_split == 0) 返回所有处于训练集的边的索引，np.where(all_edges_split == 1) 返回所有处于验证集的边的索引，np.where(all_edges_split == 2) 返回所有处于测试集的边的索引。...

res6 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 求取最大值和最小值 max_value = data_t[col].max() min_value = data_t[col].min() # 找到最大值和最小值所在的月份 max_month = data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month min_month = data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month # 统计每个月份出现的次数 max_count = np.bincount(max_month) min_count = np.bincount(min_month) # 找到出现次数最多的月份 max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx对代码调整实现正常运行

max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx 主要的修改包括： - max...

以下代码如何修正corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 200, 0.01, 20) corners = corners.astype(int) sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx]

这段代码中存在一个问题，即goodFeaturesToTrack函数...sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 1], corners[:, 0])) sorted_corners = corners[sorted_idx] 这样做可以避免精度损失，从而保证后续计算的准确性。

如何解决sorted_idx = np.lexsort((corners[:, 0], corners[:, 1])) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 1 with size 1

这个错误通常是因为 corners 的第二个维度的大小为 1，而 lexsort 函数期望每个输入数组的大小都大于 1。 你需要检查一下 corners 数组的形状，确保它是一个二维数组，第二个维度的大小大于 1。...

else: mask_idx = np.where(mask_c) c_pts = np.zeros((len(mask_idx[0]), 2)).astype(np.int32) c_pts[:, 0] = mask_idx[0] c_pts[:, 1] = mask_idx[1]

1.使用np.where函数找到mask_c中值为True的像素位置，并将它们的行和列分别存储在mask_idx的第一个和第二个元素中； 2.创建一个和mask_idx第一个元素大小相同的全零数组c_pts，并将其数据类型设置为np.int32； 3.将...

这段代码的作用是什么？可以解释一下每一行代码的作用吗？ def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512): num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += idown_rate max_idx[1] += jdown_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])

9. max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32): 将得分最高的像素点的索引转换为二维坐标，其中第一个元素表示行坐标，第二个元素表示列坐标。 10. max_idx[0] += ...

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将...

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1 x_max = x2[idx_max] print("区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标为：", x_max) 修改后的代码中，增加了采样点数，从而提高曲率计算的精度。找...

x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)

对于每个键值对，它还将持续时间为0的音符设置为1，以使这些音符可以被正确地处理。 在代码的第二部分中，它使用x_offset列表中的偏移量将每个键值对与其之前的键值对分开。然后，它将x_note和x_offset转换为...

not_nan_idx = np.where(~np.isnan(rp1)) non_nan_values = rp1.values[not_nan_idx] print(non_nan_values)怎么把non_nan_values的最大值和最小值print出来

你可以使用 NumPy 提供的 np.max() 和 np.min() 函数来分别计算 non_nan_values 的最大值和最小值，并使用 print() 函数将结果打印出来，例如： max_value = np.max(non_nan_values) min_value = np....

解释下这段代码： while len(idxs) > 0: last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append(i) # keep top k if keep_top_k != -1: if len(pick) >= keep_top_k: break overlap_xmin = np.maximum(xmin[i], xmin[idxs[:last]]) overlap_ymin = np.maximum(ymin[i], ymin[idxs[:last]]) overlap_xmax = np.minimum(xmax[i], xmax[idxs[:last]]) overlap_ymax = np.minimum(ymax[i], ymax[idxs[:last]]) overlap_w = np.maximum(0, overlap_xmax - overlap_xmin) overlap_h = np.maximum(0, overlap_ymax - overlap_ymin) overlap_area = overlap_w * overlap_h overlap_ratio = overlap_area / (area[idxs[:last]] + area[i] - overlap_area) need_to_be_deleted_idx = np.concatenate(([last], np.where(overlap_ratio > iou_thresh)[0])) idxs = np.delete(idxs, need_to_be_deleted_idx) # if the number of final bboxes is less than keep_top_k, we need to pad it. # TODO return conf_keep_idx[pick]

这是一个非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）的代码实现，用于去除重叠的边界框。输入为一组边界框（bounding boxes）及其对应的置信度（confidence scores），输出为经过NMS后剩余的边界框的索引。...

box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1) sorted_idx = np.argsort(box_dis) boxW = box_dis[sorted_idx[1]] boxh = box_dis[sorted_idx[2]]

2.根据欧氏距离从小到大的顺序，对box_dis数组进行排序，存储排序后的索引到sorted_idx数组中； 3.根据排序后的索引，获取第二个和第三个顶点的欧氏距离，分别存储到boxW和boxh变量中。 其中，np.linalg.norm函数...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) ...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩