data_proc = data_proc[:, :-1] IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
时间: 2024-04-11 13:32:41 浏览: 11
这个错误是由于你尝试在一个一维数组上使用两个索引导致的。根据错误信息,你的`data_proc`是一个一维数组,而你使用`[:, :-1]`这样的切片语法需要一个二维数组。
请确保`data_proc`是一个二维数组,或者使用适当的索引方式来处理一维数组。如果你想要删除最后一个元素,你可以使用`data_proc = data_proc[:-1]`来实现。
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post_proc=my_pca.fit_transform(my_iris.data)是啥意思
这行代码的意思是使用PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)对iris数据集进行降维处理,将降维后的数据保存在post_proc变量中。PCA是一种常用的数据降维算法,可以将高维度数据转换为低维度数据,以便于后续的数据分析和可视化。在这行代码中,首先使用my_pca.fit()方法对iris数据集进行拟合,然后使用my_pca.transform()方法将iris数据集转换为降维后的数据,最后将降维后的数据保存在post_proc变量中。
def proc(x): a = x % 1000 b = x / 1000 if a % 111 == 0 and b[::-1] == b: return True return False if __name__ == "__main__": while True: try: m, n = eval(input("input m&n(m, n): ")) if m > n: m, n = n, m if 100 <= m <= 10000 and 100 <= n <= 10000: continue except: print("input error") klist = [] for k in range(m, n): x = k**2+k+17 if proc(x): klist.add([k, x]) print(klist)修改以上代码使正确
以下是修改后的代码:
```python
def proc(x):
a = x % 1000
b = str(x // 1000)
if a % 111 == 0 and b[::-1] == b:
return True
return False
if __name__ == "__main__":
while True:
try:
m, n = eval(input("input m&n(m, n): "))
if m > n:
m, n = n, m
if 100 <= m <= 10000 and 100 <= n <= 10000:
break
except:
print("input error")
klist = []
for k in range(m, n+1):
x = k**2+k+17
if proc(x):
klist.append([k, x])
print(klist)
```
主要修改如下:
1. 第2行中,将变量b的赋值语句修改为将x整除1000的商转换为字符串。
2. 第5行中,将变量klist的初始化语句修改为将空列表赋值给变量klist。
3. 第14行中,将klist.add()修改为klist.append(),将符合条件的k和x组成的列表添加到klist中。
4. 第15行中,将代码缩进调整为与while语句对齐。
5. 第16行中,将print(klist)语句缩进调整为与for语句对齐。
6. 在第9行中,修改了if语句的条件,将continue改为break,使得在输入符合要求的m和n后能够跳出无限循环。