Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 17, in <module> centers = C_coords[np.random.choice(C_coords.shape[0], size=n_clusters, replace=False)] File "mtrand.pyx", line 903, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken

这个错误是由于你在使用`np.random.choice`函数时，指定的样本数`size`大于了可供选择的样本数。具体来说，你的`C_coords`数组中可能没有足够的元素供你选择，导致`np.random.choice`函数出现了错误。

解决这个问题的方法是检查你的代码中使用的参数是否正确。你可以在调用`np.random.choice`函数之前检查`C_coords`数组的长度，确保其至少大于等于`n_clusters`。另外，你还可以使用`if`语句来检查`C_coords`数组是否为空，如果为空则不执行`np.random.choice`函数。

下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个空数组
a = np.array([])

# 检查数组是否为空
if a.size == 0:
    print("数组为空")

# 检查数组长度是否足够
if a.size >= 5:
    samples = np.random.choice(a, size=5, replace=False)
    print(samples)
else:
    print("样本数大于数组长度")

输出结果为：

数组为空
样本数大于数组长度

这个例子演示了如何使用`if`语句来检查数组是否为空或长度是否足够，并根据情况执行相应的操作。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "hand.py", line 19, in <module> hands = hand_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

这个错误通常发生在使用OpenCV的目标检测函数detectMultiScale时，输入的图像或级联分类器为空或无法读取。请检查你的代码，确保你正确地加载了图像和级联分类器，并将其传递给了detectMultiScale函数。你可以在代码中添加一些检查语句来确保输入图像和级联分类器不为空。例如：

if (image.empty()) {
std::cout << "Error: Image is empty!" << std::endl;
return -1;
}

if (cascade.empty()) {
std::cout << "Error: Cascade classifier is empty!" << std::endl;
return -1;
}

如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和上下文信息以便进一步的帮助。

Traceback (most recent call last): File "symmetry.py", line 13, in <module> C_coords = coords[coords[:, 3] == 6][:, :3] IndexError: index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3

这个错误是由于你在使用NumPy数组时，尝试使用一个超出数组边界的索引。根据错误信息，你正在尝试在一个形状为(n,3)的数组中获取第四列，但是该数组只有三列，因此会引发索引错误。

解决这个问题的方法是检查你的代码中使用的索引和数组的形状是否相符。你可以使用`print`函数来输出数组的形状，以便更好地理解数组的结构。同时，确保索引值不超出数组的范围。