IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_11604\3006593560.py in <module> 3 pred_pos = (output> 0.5).view(-1) 4 ----> 5 plt.scatter(x[pred_neg, 0], x[pred_neg, 1]) 6 7 plt.scatter(x[pred_pos, 0], x[pred_pos, 1]) IndexError: The shape of the mask [10] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [200] at index 0 ​

这是一个 Python 中的 IndexError 错误，它表示在索引张量时出现了形状不匹配的问题。具体来说，这个错误是因为在第 5 行代码中，使用了一个形状为 [10] 的掩码张量 pred_neg 来索引一个形状为 [200, 2] 的张量 x，导致形状不匹配。要解决这个问题，需要检查代码中的 pred_neg 张量是否正确，以及它的形状是否与 x 张量的第一个维度匹配。

相关问题

IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_3776\1380445713.py in <module> 1 for i in x: ----> 2 x[i]=sp.scale(x[i]) IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean)

根据错误提示，这个错误是因为在使用for循环遍历x的时候，使用了非整数类型的变量i作为索引。而在Python中，数组和列表的索引必须是整数类型或布尔类型。

可能是因为x是一个字典或其他非序列类型的对象，而不是一个列表或数组。因此，在使用for循环遍历x时，变量i实际上是字典的键，而不是序列的索引。因此，可以使用字典的values()方法来获取x中的值列表，然后对每个值进行缩放处理，例如：

import numpy as np
import scipy as sp

# 假设x是一个字典，其中每个键对应一个特征向量
x = {'feat1': np.array([1, 2, 3]), 'feat2': np.array([4, 5, 6])}

# 对每个特征向量进行缩放处理
for feat in x.values():
    feat_scaled = sp.scale(feat)
    # 在这里可以对feat_scaled进行后续处理

这样就可以避免数组索引类型的错误，对每个特征向量进行缩放处理并对处理后的结果进行后续操作。

IndexError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_6300\2471113867.py in <module> 2 data=file_data['面积(㎡)'].values 3 for i in data: ----> 4 data_new=np.append(data_new,np.array(i[:-2])) 5 data=data_new.astype(np.float64) 6 file_data.loc[:,'面积(㎡)']=data IndexError: invalid index to scalar variable.

这个错误是因为你在使用`np.array(i[:-2])`的时候，`i`的类型为标量，而不是字符串或者数组。因此，你需要在将`i`转换为字符串之前，先检查一下它的类型，如果它不是字符串，你可以使用`str()`函数将其转换为字符串类型。例如，你可以将代码修改为：

data = file_data['面积(㎡)'].values
data_new = np.array([])
for i in data:
    if type(i) != str:
        i = str(i)
    data_new = np.append(data_new, np.array(i[:-2]))
data = data_new.astype(np.float64)
file_data.loc[:, '面积(㎡)'] = data

这样就可以避免这个错误了。