time_idx = np.where(time[:] == '1948-01-01T00:00:00Z')[0][0] IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0是什么问题

时间: 2024-06-02 20:11:09 浏览: 127
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db2-command.zip_site:www.pudn.com

这个错误通常发生在使用`np.where`函数时，返回的索引数组为空时。在这种情况下，访问数组的第一个元素会导致`IndexError`。 具体来说，这个错误是说在`time`数组中找不到值为`'1948-01-01T00:00:00Z'`的元素，即返回的索引数组为空。因此，当你尝试访问空数组的第一个元素时，就会出现`IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0`的错误。 你需要检查一下数据中是否存在`'1948-01-01T00:00:00Z'`这个时间戳，或者检查一下代码中用于生成`time`数组的逻辑是否正确。
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在这个例子中，看起来是 time 数组中没有包含字符串 '1948-01-01'，因此 np.where(time[:] == '1948-01-01')[0] 返回一个空数组，导致尝试访问其第一个元素时出现 IndexError。 你可以通过打印 time 数组来...

import numpy as np from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer # 定义问题 class JobShopProblem(Problem): def __init__(self, jobs, machines, processing_times): num_jobs = len(jobs) num_machines = len(machines[0]) super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1] def evaluate(self, solution): job_order = np.argsort(np.array(solution.variables[:], dtype=int)) machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]): machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)] # 定义问题参数 jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]] machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]] processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]] # 创建算法实例 problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times) algorithm = NSGAII(problem) algorithm.population_size = 100 # 设置优化目标 problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE # 定义算法参数 algorithm.population_size = 100 max_generations = 100 mutation_probability = 0.1 # 设置算法参数 algorithm.max_iterations = max_generations algorithm.mutation_probability = mutation_probability # 运行算法 algorithm.run(max_generations) # 输出结果 print("最小化的最大完工时间：", algorithm.result[0].objectives[0]) print("工件加工顺序和机器安排方案：", algorithm.result[0].variables[:]) 请检查上述代码

machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time ...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]

Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list...

import time, sys from datetime import datetime, timedelta from netCDF4 import Dataset, date2num, num2date import numpy as np day = 20170101 d = datetime.strptime(str(day), '%Y%m%d') f_in = 'tp_%d-%s.nc' % (day, (d + timedelta(days = 1)).strftime('%Y%m%d')) f_out = 'daily-tp_%d.nc' % day time_needed = [] for i in range(1, 25): time_needed.append(d + timedelta(hours = i)) with Dataset(f_in) as ds_src: var_time = ds_src.variables['time'] time_avail = num2date(var_time[:], var_time.units, calendar = var_time.calendar) indices = [] for tm in time_needed: a = np.where(time_avail == tm)[0] if len(a) == 0: sys.stderr.write('Error: precipitation data is missing/incomplete - %s!\n' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) sys.exit(200) else: print('Found %s' % tm.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')) indices.append(a[0]) var_tp = ds_src.variables['tp'] tp_values_set = False for idx in indices: if not tp_values_set: data = var_tp[idx, :, :] tp_values_set = True else: data += var_tp[idx, :, :] with Dataset(f_out, mode = 'w', format = 'NETCDF3_64BIT_OFFSET') as ds_dest: # Dimensions for name in ['latitude', 'longitude']: dim_src = ds_src.dimensions[name] ds_dest.createDimension(name, dim_src.size) var_src = ds_src.variables[name] var_dest = ds_dest.createVariable(name, var_src.datatype, (name,)) var_dest[:] = var_src[:] var_dest.setncattr('units', var_src.units) var_dest.setncattr('long_name', var_src.long_name) ds_dest.createDimension('time', None) var = ds_dest.createVariable('time', np.int32, ('time',)) time_units = 'hours since 1900-01-01 00:00:00' time_cal = 'gregorian' var[:] = date2num([d], units = time_units, calendar = time_cal) var.setncattr('units', time_units) var.setncattr('long_name', 'time') var.setncattr('calendar', time_cal) # Variables var = ds_dest.createVariable(var_tp.name, np.double, var_tp.dimensions) var[0, :, :] = data var.setncattr('units', var_tp.units) var.setncattr('long_name', var_tp.long_name) # Attributes ds_dest.setncattr('Conventions', 'CF-1.6') ds_dest.setncattr('history', '%s %s' % (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), ' '.join(time.tzname))) print('Done! Daily total precipitation saved in %s' % f_out)

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优化函数，使用GPU加速 def get_index(df, sendtime, idx_initial, temp_upper, temp_low, soc_low, soc_upper, sample_interval, time_interval, curr_interval, min_curr, soc_interval, data_point): index = [0] for i in idx_initial: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df) - 100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i + 1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j] <= temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j] >= temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j] >= soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j] <= soc_upper) & \ ((sendtime[j] - sendtime[i]).total_seconds() >= sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() <= time_interval) & \ (np.abs(total_current[j] - total_current[i]) >= curr_interval) & ( np.abs(soc[j] - soc[i]) <= soc_interval) & (np.abs(total_current[j]) >= min_curr): n += 1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j] - sendtime.iloc[k]).total_seconds() >= time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list) return index

((sendtime[j] - sendtime[k]).total_seconds() <= time_interval) & (np.abs(total_current[j] - total_current[i]) >= curr_interval) & \ (np.abs(soc[j] - soc[i]) <= soc_interval) & (np.abs(total_current...

SELECT DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) 'months', count(*) returnCount FROM borrow_item_2019 i WHERE 1 = 1 AND i.borrow_time > '2023-05-01 00:00:00' AND i.borrow_time < '2023-06-01 00:00:00' GROUP BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) ORDER BY DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) ASC 优化上列sql

SET @start_time = '2023-05-01 00:00:00'; SET @end_time = '2023-06-01 00:00:00'; SELECT DATE_FORMAT( i.borrow_time, '%Y-%m' ) 'months', count(*) returnCount FROM borrow_item_2019 i WHERE i.borrow_...

现有1500个二维空间的数据点,import time as time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3 from sklearn.datasets import make_swiss_roll # Generate data (swiss roll dataset) n_samples = 1500 noise = 0.05 X, _ = make_swiss_roll(n_samples, noise=noise) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], cmap=plt.cm.Spectral),编写一个python程序不调用locally_linear_embedding，实现LLE降维

W[i][j] = w[j - np.where(knn_idx[i] == j)[0][0]] # 计算降维后的数据 M = np.eye(n) - W eigvals, eigvecs = np.linalg.eigh(np.dot(M.T, M)) idx = np.argsort(eigvals)[1:d+1] Y = eigvecs[:, idx] ...
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