indices = indices.long() UnboundLocalError: local variable 'indices' referenced before assignment

这个错误通常出现在你试图在一个函数或语句块中使用未定义的变量。具体来说，在这个错误中，你正在尝试使用变量`indices`，但是它在使用之前没有被赋值。

为了解决这个问题，你需要检查一下代码中是否在使用`indices`变量之前已经定义了它。如果没有定义，你需要先对它进行定义或者赋值操作。如果它是在函数内部使用的，你可能需要检查一下变量作用域的问题，确保它在函数内部被正确地定义和初始化。

此外，代码中也可能存在代码逻辑错误，导致`indices`变量没有被正确地赋值，或者在某些分支情况下没有被初始化。你需要仔细检查代码，并修复这些问题。

相关问题

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个错误通常是由于程序中对变量进行解包操作时，左边的变量数量与右边的值数量不匹配所引起的。在你的代码中，可能是因为 `indices` 这个变量返回的值数量与程序解包的变量数量不匹配所引起的。

为了解决这个问题，你可以尝试使用一个单独的变量来接收 `tree.query()` 函数返回的结果，然后再使用索引来访问其中的元素。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)

tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4

results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
distances = results[0]
indices = results[1]

values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)

df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个修改后的代码会将 `tree.query()` 函数返回的结果存储在 `results` 变量中，然后再使用 `results` 变量来获取 `distances` 和 `indices`。这样就可以避免解包操作出现数量不匹配的问题了。

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

你的修改看起来是正确的，但是我建议你在读取文件时使用参数 na_values='?' 来将 '?' 转换为 NaN 值，以便更好地处理缺失值。下面是修改后的程序：

import pandas as pd
from scipy.spatial import KDTree

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')

tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)

values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)

df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这样做可以帮助你更好地处理缺失值，避免程序出现异常。