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

时间: 2024-01-19 14:02:52 浏览: 44
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,表示在 sub_data = [action_q[1], action_q[2], action_q[3], action_q[6], action_q[7]] 这行代码中,尝试访问的列表索引超出了列表的长度。具体来说,action_q 这个列表的长度为 1,但是在上述代码中却尝试访问了索引为 1、2、3、6 和 7 的元素。因此会报出 IndexError 错误。要解决该问题,需要检查 action_q 列表是否正确初始化,并确保访问列表时索引不超出其长度。

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: ```python 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: ```python 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。
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帮我看看这段代码报错原因:Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 272, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 37, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index. 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for _, label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

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