def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[i[41]]=1 label.append(label_list)报错TypeError: list indices must be integers or slices, not str,怎么改

时间: 2024-03-10 16:46:34 浏览: 52
ZIP

mempool_hook_userdef_0924

这个错误是因为列表索引必须是整数或切片,而不能是字符串。在你的代码中,`i[41]` 是一个字符串,不能直接用于索引列表。 根据你的代码,`label_list` 是一个长度为23的列表,用于存储标签。如果你想要将标签转换为整数,可以使用 `int()` 函数。例如: ``` label_list[int(i[41])] = 1 ``` 这将把 `i[41]` 转换为整数,并将 `label_list` 中对应位置的值设置为1。 如果你的 `i[41]` 不是一个有效的整数,那么你可能会遇到 `ValueError` 异常。为了避免这种情况,你可以使用 `try-except` 语句来捕获异常,例如: ``` try: label_list[int(i[41])] = 1 except ValueError: # 处理无效的标签值 ``` 这样,如果 `i[41]` 无法被转换为整数,你的程序就会执行 `except` 语句块中的代码,从而避免出现类型错误。
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解释代码def dataIterator(feature_file,label_file,dictionary,batch_size,batch_Imagesize,maxlen,maxImagesize): fp=open(feature_file,'rb') features=pkl.load(fp) fp.close() fp2=open(label_file,'r') labels=fp2.readlines() fp2.close() targets={} # map word to int with dictionary for l in labels: tmp=l.strip().split() uid=tmp[0] w_list=[] for w in tmp[1:]: #if dictionary.has_key(w): if w in dictionary.keys(): w_list.append(dictionary[w]) else: print ('a word not in the dictionary !! sentence ',uid,'word ', w) sys.exit() targets[uid]=w_list imageSize={} for uid,fea in features.items(): imageSize[uid]=fea.shape[1]*fea.shape[2] imageSize= sorted(imageSize.items(), key=lambda d:d[1]) # sorted by sentence length, return a list with each triple element feature_batch=[] label_batch=[] feature_total=[] label_total=[] uidList=[] batch_image_size=0 biggest_image_size=0 i=0 for uid,size in imageSize: if size>biggest_image_size: biggest_image_size=size fea=features[uid] # cv2.namedWindow(uid, 0) # cv2.imshow(uid, fea) # cv2.waitKey(0) lab=targets[uid] batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) if len(lab)>maxlen: print ('sentence', uid, 'length bigger than', maxlen, 'ignore') elif size>maxImagesize: print ('image', uid, 'size bigger than', maxImagesize, 'ignore') else: uidList.append(uid) if batch_image_size>batch_Imagesize or i==batch_size: # a batch is full feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) i=0 biggest_image_size=size feature_batch=[] label_batch=[] feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) batch_image_size=biggest_image_size*(i+1) i+=1 else: feature_batch.append(fea) label_batch.append(lab) i+=1 # last batch feature_total.append(feature_batch) label_total.append(label_batch) print ('total ',len(feature_total), 'batch data loaded') return list(zip(feature_total,label_total)),uidList

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