print(row_ind.index(i)) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'
时间: 2024-05-30 08:06:51 浏览: 17
这个错误是因为numpy中的ndarray对象没有index方法,所以无法使用该方法。如果你想要获取某个元素在ndarray中的索引,可以使用numpy中的where方法。例如,可以使用以下代码来获取i在ndarray row_ind中的索引:
```
import numpy as np
row_ind = np.array([1, 2, 3, 4])
indexes = np.where(row_ind == i)
print(indexes)
```
其中i为要查找的元素。np.where会返回一个tuple,其中第一个元素是包含查找元素索引的ndarray,因此我们需要使用indexes来获取索引。
相关问题
from scipy.stats import ttest_ind for i in range(0,len(otu_map_match.index)): if i+1>len(otu_map_match.index): break pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) for j in range(0,len(otu_map_match.columns)): pvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[1] tvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[0]
这段代码没有明显的语法错误,但是其中有一些潜在的逻辑问题:
1. 在判断i+1是否大于len(otu_map_match.index)时,应该使用小于号而不是大于号,否则会跳过最后一个样本;
2. 在for循环中,pvalue和tvalue的行索引和列索引都是用的i而不是j,这样会导致结果被覆盖,应该将i改为j;
3. 在使用ttest_ind函数时,需要确保样本之间的数据长度相等,否则会报错,这个问题需要根据具体数据进行处理。
下面是修改后的代码,您可以参考一下:
```python
from scipy.stats import ttest_ind
pvalue = pd.DataFrame()
tvalue = pd.DataFrame()
for i in range(len(otu_map_match.index) - 1):
tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i], axis=0).drop(['#SampleID','Group'], axis=1)
tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1], axis=0).drop(['#SampleID','Group'], axis=1)
for j in range(len(otu_map_match.columns)):
if len(tmp1.iloc[:,j]) != len(tmp2.iloc[:,j]):
continue
pvalue.loc[tmp1.columns[j], tmp2.columns[j]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j], tmp2.iloc[:,j])[1]
tvalue.loc[tmp1.columns[j], tmp2.columns[j]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j], tmp2.iloc[:,j])[0]
```
希望能对您有所帮助。
AttributeError: 'Cplex' object has no attribute 'continuous_var'
这个错误是因为 `Cplex` 对象并没有 `continuous_var` 属性。如果你想要在 Python 中使用 IBM CPLEX 来建立线性规划模型,可以使用 `cplex.SparsePair()` 类来创建稀疏矩阵,并使用 `Cplex.variables.add()` 方法添加变量。
下面是一个求解线性规划问题的简单示例,其中包含了 `cplex.SparsePair()` 和 `Cplex.variables.add()` 方法的使用:
``` python
import cplex
# 创建 CPLEX 模型
model = cplex.Cplex()
# 添加变量
var_names = ['x1', 'x2', 'x3']
lb = [-cplex.infinity, 0.0, 0.0]
ub = [cplex.infinity, cplex.infinity, cplex.infinity]
var_type = [model.variables.type.continuous]*3
obj = [1.0, 2.0, 3.0]
model.variables.add(obj=obj, lb=lb, ub=ub, types=var_type, names=var_names)
# 添加约束
linear_expr = [cplex.SparsePair(ind=[0, 1, 2], val=[1.0, 2.0, 1.0])]
model.linear_constraints.add(lin_expr=linear_expr, senses='L', rhs=[10.0], names=['c1'])
# 添加目标函数并求解
model.objective.set_sense(model.objective.sense.minimize)
model.solve()
# 输出结果
print(model.solution.get_objective_value())
print(model.solution.get_values())
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 `Cplex` 对象,然后使用 `Cplex.variables.add()` 方法添加了 `x1`、`x2` 和 `x3` 这三个变量,并指定了它们的类型、上下界、目标系数和名称。接下来,我们使用 `model.linear_constraints.add()` 方法添加了一个线性约束条件,它限制了 `x1 + 2x2 + x3 <= 10`。最后,我们使用 `model.objective.set_sense()` 方法指定了问题的目标是最小化(minimize),并调用 `model.solve()` 方法来求解模型。求解完成后,我们使用 `model.solution.get_objective_value()` 方法和 `model.solution.get_values()` 方法来输出最优解和变量的取值。