only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), None and long or byte Variables are valid indices (got numpy.float64)

这个错误提示意味着您试图使用一个`numpy.float64`类型的变量作为索引，但是在Python中，索引只能是整数、切片、省略号、None、长整型或字节变量。

解决方法是将`numpy.float64`类型的变量转换为整数或者使用其他有效的索引类型。您可以使用`int()`函数将变量转换为整数，例如：

index = int(numpy_float_index)

或者，您可以检查变量的数据类型，并确保使用正确的索引类型。

相关问题

IndexError: only integers,slices ( :`)， ellipsis (...')， None and long or byte Variables are valid indices (got numpy.float64)

这个错误通常是由于使用了浮点型的变量作为索引引起的，比如使用了一个`numpy.float64`类型的变量作为索引。

解决这个问题的方法是将浮点型的变量转换为整型。你可以使用`int()`函数将其转换为整型，或者使用`numpy.round()`函数将其四舍五入为整型。

例如，如果你有一个浮点型变量`index`，你可以这样转换它：

index = int(index)  # 转换为整型
# 或者
index = numpy.round(index).astype(numpy.int64)  # 四舍五入并转换为整型

这样就可以避免这个错误了。

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

`IndexError: only integers, slices (':'), ellipsis ('...'), numpy.newaxis ('None') and integer or boolean arrays are valid indices` 错误表示尝试使用了无效的索引。在 Python 中，索引通常是整数、切片、省略号或布尔数组。如果使用了其他类型的索引，就会出现该错误。

可能的原因是你在尝试使用非整数索引或非布尔索引，例如使用浮点数或字符串作为索引。另外，如果使用切片时步长为浮点数或零，也会出现该错误。

以下是一些示例代码，演示了可能会导致该错误的情况：

import numpy as np

# 使用浮点数作为索引
a = np.array([1, 2, 3])
a[0.5]  # 报错：IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

# 使用字符串作为索引
b = np.array(['a', 'b', 'c'])
b['a']  # 报错：IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

# 使用步长为零的切片
c = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c[::0]  # 报错：IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

在上面的示例中，我们分别尝试使用浮点数、字符串和步长为零的切片作为索引，都导致了 `IndexError` 错误。

要解决该错误，需要确保使用的索引是整数、切片、省略号或布尔数组。如果使用的是其他类型的索引，需要检查代码逻辑，并修改为有效的索引。