first_idx = int(np.transpose((column_vals > -0).nonzero())[0]) IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

这个错误提示意味着你尝试在长度为0的数组上访问第0个元素。这通常发生在使用空的数组或者索引超出了数组范围的情况下。

在这个具体的错误中，`np.transpose((column_vals > -0).nonzero())`返回的是一个长度为0的数组，因此无法访问它的第0个元素。你可以检查一下`column_vals`数组是否为空，或者尝试修改代码以避免出现长度为0的数组。

相关问题

``` label_idx = np.where(test_labels==1)[0] ```

这段代码是使用NumPy库来处理数组数据的。具体来说，它的作用是找到测试标签数组中等于1的所有元素的索引。让我逐行解释一下：

import numpy as np

# 假设 test_labels 是一个 NumPy 数组，包含测试数据的标签
# 例如: test_labels = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0])

label_idx = np.where(test_labels==1)

1. `import numpy as np`:
- 这行代码导入了NumPy库，并将其别名为np。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了支持多维数组和矩阵运算的功能。

2. `label_idx = np.where(test_labels==1)`:
- `np.where(test_labels==1)`:
- 这部分代码创建了一个布尔数组，其中test_labels数组中等于1的元素位置为True，其余位置为False。
- 然后，np.where函数返回满足条件的元素的索引。这里，它返回一个元组，包含满足条件的元素的索引数组。
- ``:
- 由于np.where返回的是一个元组，我们需要通过来获取第一个元素，即满足条件的元素的索引数组。
- `label_idx`:
- 这是一个新的变量，它将包含所有在test_labels数组中等于1的元素的索引。

总结：
这段代码的作用是找到test_labels数组中所有等于1的元素的索引，并将这些索引存储在label_idx变量中。这在数据处理和机器学习任务中非常常见，比如当你需要筛选出特定类别的样本时。

batch_idx = np.random.randint（0,20）

这段代码是从0到19中随机选择一个整数，并将其赋值给batch_idx变量。如果您想要生成多个随机整数，则可以将此代码放入循环中。例如，如果您想要生成10个随机整数，则可以使用以下代码：

for i in range(10):
    batch_idx = np.random.randint(0, 20)
    print(batch_idx)

这将从0到19中生成10个随机整数并打印出来。