上述代码又出现错误“single positional indexer is out-of-bounds

这个错误意味着你在访问数组时，试图通过单个索引获取的元素超出了数组的有效范围。这可能是由于以下几个原因：

1. **索引越界**：如果你的索引值大于数组长度减一（对于Python的列表，索引从0开始），就会引发此错误。例如，如果你有一个长度为5的列表，索引应该在0到4之间。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[5])  # IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

2. **负索引**：虽然Python支持负索引，表示从数组结尾开始计数的位置。但是，你也不能使用负数值超过数组长度。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[-6])  # IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

3. **切片错误**：如果你在使用切片操作时指定的步长、起始点或结束点超过了数组范围，也可能会导致这个问题。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[10:])  # IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

要解决这类问题，检查你的索引值是否有效，确保它们不会超出数组的实际边界。如果是动态计算索引，确保计算过程正确无误。如果有循环遍历的情况，记得设置适当的终止条件。

相关问题

raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

`IndexError: single positional indexer is out-of-bounds` 这个错误通常发生在尝试使用数组、列表或其他序列类型的索引访问超出其有效范围的元素时。在Python等编程语言中，索引是从0开始计数的，如果你尝试访问一个不存在的索引位置，比如在列表[1, 2, 3]中访问索引为3的元素，就会抛出这个错误。

这个错误信息还表明，这个索引错误发生在单个位置索引操作中，这意味着你可能在一个单一的位置上进行了索引操作，而不是在切片操作中。错误发生的具体位置可能是在使用像`DataFrame.iloc`这样的方法来访问pandas DataFrame的元素时，或者在使用NumPy数组时。

为了避免这种错误，你需要确保对序列的索引在有效范围内，或者在访问元素之前检查序列的长度。例如，在进行索引之前，可以先使用`if`语句来检查索引值是否小于序列的长度。

上方代码报错IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

`IndexError: single positional indexer is out-of-bounds`这个错误通常发生在尝试访问列表、数组或其他序列类型的元素时，当你指定的位置超出了序列的实际长度。例如，在试图访问超过索引范围的行或列。

在上面提供的Excel读取及图片显示代码中，这可能是由于以下几个原因导致的：
1. 用户输入的行号或列号超过了`img_data`数据框的行数或列数。
2. `load_excel()`函数返回的数据有问题，比如图片路径列可能为空或者格式不符合预期。

解决这个问题的方法是在调用`show_image`函数时添加错误检查。例如，可以在获取行号和列号后，先检查它们是否有效再进行操作：

# 更新show_image函数
def show_image(row_num, col_num):
    if not isinstance(row_num, int) or not isinstance(col_num, int):
        messagebox.showerror("错误", "请输入整数行号和列号")
        return

    row_num = int(row_num)
    col_num = int(col_num)

    if row_num < 0 or col_num < 0 or row_num >= img_data.shape[0] or col_num >= img_data.shape[1]:
        messagebox.showerror("错误", "超出数据范围，请输入有效的行号和列号")
        return

    # ... 其他代码 ...

这样可以避免因无效输入引发的`IndexError`。如果在实际运行过程中仍然出现问题，请检查`load_excel()`函数返回的数据以及用户输入是否正确。