def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[int(i[41])]=1 label.append(label_list),报错IndexError: list index out of range，怎么改

这个错误是因为在处理数据的过程中，某个列表的索引超出了其范围。根据你提供的代码，这个错误可能是由于以下原因引起的：

1. 数据文件的某些行不是完整的，或者其中一些行的列数小于36或41。

2. 数据文件的格式可能不正确，导致程序无法正确解析数据。

你可以尝试使用 try-except 语句来捕获这个错误，例如：

try:
    # your code here
except IndexError:
    print("IndexError: list index out of range")

此外，你还可以在读取数据的时候增加一些判断来避免这个错误的发生，例如：

for i in csv_reader:
    if len(i) < 42:
        continue
    label_list=[0]*23
    feature.append(i[:36])
    label_list[int(i[41])]=1
    label.append(label_list)

这段代码会跳过长度小于42的行，以避免出现索引越界的问题。

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解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList

这段代码定义了一个名为dataIterator的函数，它有七个参数：feature_file、label_file、dictionary、batch_size、batch_Imagesize、maxlen和maxImagesize。

函数的作用是迭代读取特征文件和标签文件中的数据，并将它们转换成模型可以处理的格式。其中，特征文件是一个pickle文件，需要使用pkl.load()函数来读取；标签文件是一个文本文件，需要使用readlines()函数来读取。

函数的返回值是一个字典targets，其中包含了每个批次的特征和标签数据。每个批次的大小由batch_size参数指定，每个图像的大小由batch_Imagesize参数指定。同时，为了避免数据过长或过大，函数还对每个样本的长度和图像大小进行了限制，分别由maxlen和maxImagesize参数指定。