numpy数组：IndexError：数组索引过多答案

【问题标题】：numpy array: IndexError: too many indices for arraynumpy数组：IndexError：数组索引过多
【发布时间】：2018-05-23 20:11:38
【问题描述】：

这行得通：

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> a[: , 2]
array([ 3,  7, 11])

这不是

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
>>> a[:,2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array

为什么会这样？

【问题讨论】：

@MatthewCurry 这是故意的。因此问题。为什么这很重要？
print(a) 表明 a 的解释不同 - 第一个是二维 numpy 数组，第二个是三个列表 [list([1, 2, 3, 4]) list([5, 6, 7, 8]) list([9, 10, 11])] 的一维数组。
Numpy 追求性能，因此必须设置类型。好久没用了，不过我猜是最后一个数组的类型不一样：长度是3而不是4。numpy不能做出正常的假设，所以会报错

标签： python numpy

【解决方案1】：

我也遇到了这个错误消息“IndexError: too many indices for array”，但不幸的是我尝试了错误， 语法错误： LA = np.array( 0 for i in range(20) )

注意：必须放置 [] 括号，例如， 正确的语法： LA = np.array ( [ 0 for i in range(20) ] )

【讨论】：

【解决方案2】：

第一个数组的形状为 (3,4)，第二个数组的形状为 (3,)。第二个数组缺少第二个维度。 np.array 无法使用此输入来构造矩阵（或类似长度的数组的数组）。它只能创建一个列表数组。

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

>>> print(a)
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

>>> print(type(a))
<class 'numpy.ndarray'>


>>> b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])

>>> print(b)
[list([1, 2, 3, 4]) list([5, 6, 7, 8]) list([9, 10, 11])]

>>> print(type(b))
<class 'numpy.ndarray'>

所以它们都是 Numpy 数组，但只有第一个可以被视为具有二维的矩阵。

【讨论】：

【解决方案3】：

Numpy ndarray 意味着所有元素都具有相同的长度。在这种情况下，您的第二个数组不包含相同长度的列表，因此它最终成为列表的一维数组，而不是“正确的”二维数组。

来自N-dimensional arrays 上的 Numpy 文档：

ndarray 是一个（通常是固定大小的）多维容器，包含相同类型和大小的项目。

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
a.shape # (3,4)
a.ndim # 2

b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
b.shape # (3,)
b.ndim # 1

This discussion 可能有用。

【讨论】：

我使用np.pad()“固定”了长度，但我仍然无法索引它。有什么帮助吗？

【解决方案4】：

很容易看出问题所在。试试吧，

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> a.shape

然后

>>>a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
>>> a.shape

你会自己看到问题，在情况二中，形状是 (3,)。因此索引太多。

【讨论】：