ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.
时间: 2024-03-07 20:47:14 浏览: 1459
这个错误通常是因为在使用多维索引时,使用了旧版本的 NumPy 语法,而新版本的 NumPy 已经不支持。解决方法是将多维索引转换为 NumPy 数组,然后再进行索引。例如,如果你想对一个二维数组的第一列进行索引,可以使用以下语法:
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
col = arr[:, 0] # 错误的语法,会出现上述错误
col = arr[:, 0:1] # 正确的语法,将索引转换为 NumPy 数组
```
这样就能够正确地获取二维数组的第一列。
相关问题
valueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported.
这个 ValueError 错误是由于使用了多维索引(如 `obj[:, None]`)而导致的。在最新的版本中,不再支持这种操作。您可以尝试使用其他方法来实现您的需求,例如使用 reshape() 函数或使用新的索引方式来获取您需要的数据。如果您能提供更多的上下文信息,我将能够为您提供更具体的解决方案。
plt.plot(goal_df['time'], goal_df['use_rate'])报错:ValueError: Multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is no longer supported. Convert to a numpy array before indexing instead.
这个错误通常是因为在使用 Matplotlib 绘图时,使用了旧版本的 NumPy 语法,而新版本的 NumPy 已经不支持。解决方法是将要绘制的数据转换为 NumPy 数组,然后再进行绘制。例如,如果你想绘制一个 DataFrame 中的两列数据,可以使用以下语法:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4], 'use_rate': [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
time_arr = df['time'].values
use_rate_arr = df['use_rate'].values
plt.plot(time_arr, use_rate_arr)
```
这样就能够正确地绘制 DataFrame 中的数据了。注意,使用 `.values` 方法将 DataFrame 列转换为 NumPy 数组。
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