notes = np.concatenate((notes, seq[:, :NUM_CLASSES]), axis=0) TypeError: string indices must be integers
时间: 2024-02-27 16:57:30 浏览: 15
这个错误通常是指在使用切片操作时,切片的索引应该是整数,但实际上给出的是字符串。这可能是因为您的代码中使用了错误的变量或索引,导致出现了这个错误。
请检查您的代码,确保所有切片索引都是整数,例如:
```
notes = np.concatenate((notes, seq[0:10, 1:5]), axis=0)
```
这个代码会将seq的第1到10行,第2到5列的部分拼接到notes上。如果您还有其他问题,请让我知道。
相关问题
seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)
这行代码将一个列表 seq_list 中的所有数组沿着第0个轴(行)进行拼接,最终生成一个新的一维数组。这里使用了 NumPy 库中的 np.concatenate 函数,其返回值就是拼接后的新数组。
例如,假设 seq_list 是一个包含三个一维数组的列表:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
seq_list = [a, b, c]
```
那么,使用 np.concatenate(seq_list, axis=0) 将这三个数组沿着第0个轴进行拼接:
```python
result = np.concatenate(seq_list, axis=0)
print(result) # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
```
这里的 result 就是拼接后的新数组,其内容为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。
X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)这里为什么会有两个测试集和两个数据集
非常抱歉,我的回答有误,关于这个问题,以下是正确的观点:
在这段代码中,确实出现了两个训练集和两个测试集。这是因为每个类别的样本数是50个,要求从每个类别中选择40个样本作为训练集,10个样本作为测试集。因此,我们需要从每个类别中分别选择前40个样本作为训练集,后10个样本作为测试集,然后将三个类别的训练集和测试集分别合并起来。
具体地说,代码中的第一行:
```
X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0)
```
将setosa、versicolor和virginica三个类别的前40个样本分别合并起来,作为训练集X_train。第二行:
```
y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0)
```
将三个类别的训练集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为训练集标签y_train。对于测试集,代码中的第三行:
```
X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0)
```
将setosa、versicolor和virginica三个类别的后10个样本分别合并起来,作为测试集X_test。第四行:
```
y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)
```
将三个类别的测试集对应的标签(0、1、2)合并起来,作为测试集标签y_test。
因此,这里只有一个训练集和一个测试集,但这个训练集和测试集是由每个类别的前40个和后10个样本组成的。