TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 这个错误

通常是因为使用了非整数类型的数组作为索引，而Numpy只支持整数类型的数组作为索引。

例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
idx = [1.5, 2.7]  # 非整数类型的数组作为索引
print(arr[idx])

将会输出如下错误：

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

解决方法是将索引数组转换为整数类型，例如使用`astype`方法：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
idx = [1.5, 2.7]  # 非整数类型的数组作为索引
idx = np.array(idx).astype(int)  # 将索引数组转换为整数类型
print(arr[idx])

将会输出：

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相关问题

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这个错误通常出现在尝试将非整数类型（如浮点数或字符串）用作数组索引时。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
idx = 1.5
val = arr[idx]

上面的代码会抛出 "TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index" 错误，因为 `idx` 是浮点数，而不是整数。

要解决这个问题，确保你只使用整数类型作为索引。如果你需要使用浮点数或其他类型的索引，请先将它们转换为整数类型。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
idx = 1.5
val = arr[int(idx)]

这样会将 `idx` 转换为整数类型，并使用它来索引数组。

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index如何解决

这个错误通常是由于使用了非整数类型的数组作为索引导致的。解决这个问题的方法是将非整数类型的数组转换为整数类型的数组。具体来说，可以使用 astype() 方法将数组转换为整数类型。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个非整数类型的数组作为索引
x = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
y = np.array([4.4, 5.5, 6.6])
z = np.array([7.7, 8.8, 9.9])
index = np.array([x, y, z])

# 将索引数组转换为整数类型
index = index.astype(int)

# 使用转换后的索引创建 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)

print(df)

在这个例子中，我们将非整数类型的索引数组 index 转换为整数类型，然后使用转换后的索引创建了一个 DataFrame。这样就可以避免出现 TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 的错误。