b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么解决

时间: 2024-03-29 18:37:38 浏览: 68
RAR

ldm.rar_LDM_site:www.pudn.com

这个错误通常是因为你使用的 `data` 数组的维度不正确。`IndexError: too many indices` 意味着你尝试使用过多的索引访问数组中不存在的维度。 检查一下你的 `data` 数组的维度是否正确，以及你的索引是否与数组的维度匹配。根据错误信息 `data[ : , 4 ]`，你正在尝试访问 `data` 数组的第 5 列数据，所以请确保数组的列数大于等于 5。 如果你需要更多帮助，请提供更多代码和数据上下文，我会尽力帮助你解决问题。
阅读全文

相关推荐

rar

oracle10gr2_data_guard.rar_data guard_oracle_oracle data guard

Oracle Data Guard是Oracle数据库系统中一个强大的高可用性和灾难恢复解决方案。它提供了数据保护，确保在主数据库出现故障时能够迅速切换到备用数据库，从而保证业务连续性。在Oracle 10g Release 2（10gR2）中，...
zip

Bluetooth L2CAP Interface_6.5.1.100_8-27-2011_6.1_x64.zip

标题中的“Bluetooth L2CAP Interface_6.5.1.100_8-27-2011_6.1_x64.zip”揭示了我们正在处理的是蓝牙（Bluetooth）逻辑链路控制和适配协议层（Logical Link Control and Adaptation Protocol，简称L2CAP）接口的一...

还是显示报错 b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么办

b = np.logical_and(data[:, 4] >= -35, data[:, 4] <= 601) 这个代码将选择 data 数组的所有行，并选择第 5 列中大于等于 -35 且小于等于 601 的所有值。如果你的 data 数组是一个三维数组，你需要使用三...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt with open('01_nve_limit.lammpstrj', 'r') as f: data = f.readlines() #print(float(data[0])) for _ in range(9): #next(f) try: while True: a = next(f) print(a) except StopIteration: pass for line in f: #print(line) print(float(data[0])) data = np.loadtxt(f) print(data.reshape(-1,5)) b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range(len(x)): while index < len(data) and data[index,4] < x[i]: index += 1 while index < len(data) and data[index,4] < x[i]+1: y[i] += data[index,5] index += 1 y[i] /= 879.4显示报错：b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么解决

b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range...

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

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...

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): asc_file = pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True) file = np.array(asc_file) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = file[:, 4] == "107" data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0]) mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result[~mask] print("步长通过数: {}".format(success_sum)) print("步长未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\package\databin 7-11-2023 9-12-31 am Messages File.asc") 这段代码在运行时报错”Unable to allocate 1.63 GiB for an array with shape (4475770, 49) and data type object“，怎么修改优化

mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = ...

# 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask]

这段代码是用于获取点云数据中的可行驶区域、路沿和车道线三部分点云数据的。 首先，将点云数据中所有不为-1的点都视为可行驶区域，使用布尔数组 drivable_mask 来表示点云数据中可行驶区域点的位置。...

# 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask]

这段代码是用来获取车道线点云数据的。...最后，使用 np.logical_and 函数将这两个条件合并，并将结果存储在 line_mask 中。最终，使用 line_mask 来选择点云中的车道线点云，并将其存储在 line_points 中。

# 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask]

- np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) 表示将两个条件用逻辑与运算符连接起来，获取同时满足这两个条件的点。 - curb_mask 是一个布尔数组，表示哪些点满足这两个条件，即路边的点。 - curb_...

import netCDF4 as nc import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt filename = r'C:\Users\24759\.spyder-py3\wrfout_d01_2020-08-20_02_00_00 (1)' data = nc.Dataset(filename) temperature = data.variables['T'][:] qrain = data.variables['QRAIN'][:] qcloud= data.variables['QCLOUD'][:] subzero_temperature = temperature < 273 overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_grid[overcooled_water[0, 0, :, :]] = True x = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[1]) y = np.linspace(0, 1, t_2d.shape[0]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) cf = ax.contourf(x, y, t_2d, cmap='coolwarm') cbar = plt.colorbar(cf) ax.contour(x, y, overcooled_water_grid, colors='green', linewidths=1) ax.set_title("Temperature and Overcooled Water Distribution") ax.set_xlabel("Longitude") ax.set_ylabel("Latitude") cbar.ax.set_ylabel('Temperature (K)', rotation=270, labelpad=15) plt.show()在这段代码的基础上画出（100，25）到（120，36）的航线图

overcooled_water = np.logical_and(subzero_temperature, np.logical_or(qcloud > 0, qrain > 0)) t_2d = temperature[0, 0, :, :] overcooled_water_grid = np.zeros_like(t_2d, dtype=bool) overcooled_water_...

idxes = np.where(np.logical_and(y >= low_range, y < high_range))[0]

具体来说，np.logical_and(y >= low_range, y < high_range) 会返回一个布尔型数组，表示 y 中哪些元素在指定范围内，然后 np.where() 函数会返回这些元素在 y 中的下标索引。最后的 [0] 是为了只返回下标索引的第一...

y_pred = cnn.predict(X_test) # 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据 # 检查是否有缺失值 mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) # 返回非缺失值的索引 not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()程序跑到这里报错：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten() y_test = y_test[not_nan_idx] y_pred = y_pred[not_nan_idx] 希望这些方法能够帮助你解决问题。

mask = np.logical_and(prev_band==0, next_band==0, curr_band==-2)这句话什么意思

这段代码使用了numpy库中的函数logical_and，用于逻辑与操作。其中，prev_band、next_band和curr_band是三个numpy数组，使用==运算符比较它们的元素是否相等，得到一个元素值为True或False的新的numpy数组。然后，...

mask_box = np.zeros_like(mask_k) mask_box = cv2.drawContours( mask_box, [box.astype(int)], 0, 255, cv2.FILLED) mask_c = np.logical_and(mask_box == 255, mask_k == 255)

这段代码的作用是利用旋转bounding box来对二值掩膜进行裁剪，具体来说，它执行了以下几个步骤： 1.创建一个和原始掩膜大小相同的全零数组mask_box；...逻辑运算np.logical_and用于对数组进行逐元素的与运算。

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 4] # 仅读取第0列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = file[:, 1] == "107" data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result print("步长通过数: {}".format(success_sum)) print("步长未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if name == 'main': read_asc("E:\package\databin 7-12-2023 2-23-05 pm Messages File.asc") 修改这段代码，循环读取xlsx文件中第三列除去第一行的所有数据，将读取的数据依次赋值给read_message方法中的mask，并执行整段代码，每次赋值后打印的结果能明显区分

import numpy as np import pandas as pd def read_xlsx(filepath): df = pd.read_excel(filepath) data = df.iloc[1:, 2].values for value in data: mask = read_message(value) filter_step_size(mask) ...
rar

GSM.rar_3g_GSM_GSM AT_GSM信令_gsm-r

2. **无线接口信令**：讲解空中接口（Um接口）上的物理层和数据链路层信令，如LAPDm（Logical Link Control and Adaptation Protocol for GSM Mobile Radio Interface）。 3. **BSS-NSS接口信令**：描述BSS和NSS之间...
rpm

libvirt-daemon-driver-storage-logical-4.5.0-10.el7.x86_64.rpm

离线安装包，亲测可用
zip

ble_Stack_1.3.2.zip_4 3 2 1_ble-stack-1.3_ble蓝牙_蓝牙协议栈_蓝牙底层

协议栈由多个层次组成，包括应用层、GATT（Generic Attribute Profile）、ATT（Attribute Protocol）、L2CAP（Logical Link Control and Adaptation Protocol）、LL（Link Layer）以及物理层。这些层次共同协作，...
zip

本项目旨在以CRAFT提供的预训练模型为基础，进行迁移学习以用于检测自己数据集中的文本.zip

直接使用CRAFT的预训练模型测试自己的文本图像 下载CRAFT预训练权重文件[craft_mlt_25k.pth](提取码：3bgk)，并将该权重文件放入pretrained目录下。 将需要检测的图像全部放入imgs目录下。 运行代码: ...

最新推荐

recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

ta_lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl
recommend-type

在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计

课程设计 在线实时的斗兽棋游戏，时间赶，粗暴的使用jQuery + websoket 实现实时H5对战游戏 + java.zip课程设计
recommend-type

ta-lib-0.5.1-cp310-cp310-win-amd64.whl

ta_lib-0.5.1-cp310-cp310-win_amd64.whl
recommend-type

基于springboot+vue物流系统源码数据库文档.zip

基于springboot+vue物流系统源码数据库文档.zip
recommend-type

ERA5_Climate_Moisture_Index.txt

GEE训练教程——Landsat5、8和Sentinel-2、DEM和各2哦想指数下载
recommend-type

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域，分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性，以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系，这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
recommend-type

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中，如果你有一个链式队列的数据结构，通常它会包含两个指针，一个指向队首（front），一个指向队尾（rear）。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例，假设 `Queue` 是你的链式队列结构体，并且已经包含了必要的成员变量： ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空（如果队列为空，返回 NULL 或适当错误值） void*
recommend-type

易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。