使用 NumPy 数组索引列表时出现 TypeError：只能将整数标量数组转换为标量索引答案

【问题标题】：TypeError when indexing a list with a NumPy array: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index使用 NumPy 数组索引列表时出现 TypeError：只能将整数标量数组转换为标量索引
【发布时间】：2019-01-09 07:45:01
【问题描述】：

以下代码：

x = list(range(0,10))
random.shuffle(x)
ind = np.argsort(x)
x[ind]

产生错误：TypeError: only integer scalar arrays can be convert to a scalar index

请注意，我的问题与问题不同， “numpy array TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index”，它正在尝试更复杂的东西。

我在这个问题上的错误是我试图在普通的 python 列表上使用索引列表——请参阅我的答案。我希望它发生的范围比仅仅使用范围和随机播放要广泛得多。

【问题讨论】：

您也可以只使用np.arange(0,10) 而不是list(range(0,10))
让我做对了。通过这样做，输出仍将与您的原始x 相同，即[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。你同意吗？
@Bazingaa 没错。这个问题的重点是说明产生错误“只有整数标量数组可以转换为标量索引”的常见方法
@sacul 感谢您的建议。我不知道那个功能。这个问题的重点是说明产生错误“只有整数标量数组可以转换为标量索引”的常见方法
你曾经能够做到这一点。我认为这是 python 3 的变化，而不是 numpy 的变化，但我不确定。我来到这里是因为我在 py2.7 中有旧代码，并且我追踪了一个错误到 range(200)[np.array((119,), dtype=int)]，其中 np.array((119,), dtype=int) 是 index = np.where(some_complicated_thing == some_complicated_other_thing) 的缩写这在 py2.7 和旧版本的 numpy 中有效，只要转换到整数索引是合法的。您也可能出于旧习惯的原因这样做。

标签： python arrays numpy indexing

【解决方案1】：

很好的答案 - 但我要补充一点，如果列表无法转换为 numpy 数组（即您有一个字符串列表），则无法使用上述索引数组对其进行切片。最直接的选择是

[x[i] for i in ind]

【讨论】：

【解决方案2】：

问题是我试图索引x，一个普通的 Python 列表，就好像它是一个 numpy 数组一样。要修复它，只需将 x 转换为 numpy 数组：

x = list(range(0,10))
random.shuffle(x)
ind = np.argsort(x)
x = np.array(x) # This is the key line
x[ind]

（这已经发生在我身上两次了。）

【讨论】：