sub_data = [action_q[1], action_q[3], action_q[7]] IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

这个错误提示是在使用 NumPy 数组或 Pandas 数据框时出现的，它说明你尝试使用一个超出数组或数据框索引范围的索引。根据错误提示，你的 sub_data 变量似乎是一个大小为 1 的数组，而你正在尝试使用索引 1、3 和 7 来选择其元素。这是不可能的，因为索引超出了该数组的范围。你需要检查一下 action_q 数组的大小，以确保你正在使用正确的索引。

相关问题

sub_data = [action_q[1], action_q[2], action_q[3], action_q[6], action_q[7]] IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

这是一个 Python 中的 IndexError 错误，意味着你正尝试访问一个数组/列表中不存在的索引位置。在您提供的代码片段中，sub_data 变量被赋值给一个包含索引为 1、2、3、6 和 7 的位置的 action_q 数组的切片。但是，您的错误消息表明，action_q 中只有一个元素，因此索引 1 是超出范围的。您需要检查一下您的 action_q 数组是否包含了足够的元素来覆盖您的子集索引。

import os import glob import csv import numpy as np def read_files_in_folder(folder_path): file1= [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')): with open(file_path, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) file1.append(column_data) return file1 folder_path = 'E:/a科研/算法实现/上海CEEMD-EMD分解结果' file = read_files_in_folder(folder_path) lines = range(2, 993, 10) selected_data = [file_data[line-1] for line in lines for file_data in file] flatten_data = [item for sublist in selected_data for item in sublist] average = np.mean(flatten_data) print(average) IndexError: list index out of range

根据你提供的代码和错误信息，看起来出现了 `IndexError: list index out of range` 错误。这个错误通常发生在尝试访问列表中不存在的索引时。

根据你的代码逻辑，`file` 是一个包含多个文件数据的列表，每个文件数据都是一个嵌套列表。你想选择的行数存储在 `lines` 变量中。

错误出现在以下这行代码上：

selected_data = [file_data[line-1] for line in lines for file_data in file]

问题在于你在列表解析中交换了 `for` 循环的顺序，导致了错误。应该首先遍历 `file` 中的每个文件数据，然后再遍历 `lines` 中的行数。

为了修复这个错误，你可以将上述代码修改为以下形式：

selected_data = [file_data[line-1] for file_data in file for line in lines]

这样，在列表解析中，首先我们遍历 `file` 中的每个文件数据，然后再遍历 `lines` 中的行数，以此来选择指定的行数数据。

希望这次能解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。