为什么当我除法时会返回“索引 0 超出轴 0 大小为 0 的范围”，但减法可以？（argrelextrema，熊猫）答案

【问题标题】：Why does this return "index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0" when I divide but it's fine for subtraction? (argrelextrema, pandas)为什么当我除法时会返回“索引 0 超出轴 0 大小为 0 的范围”，但减法可以？（argrelextrema，熊猫）
【发布时间】：2021-08-13 20:20:00
【问题描述】：

此代码旨在根据参考光谱校正薄膜光谱，找到最小值和最大值，并绘制校正后的光谱。

在减法的情况下，它工作正常：

corrected_power = pd.DataFrame(spec_film["Power (W)"] - spec_ref["Power (W)"], columns = ["Power (W)"])

corrected_spec = corrected_power.join(spec_film["Wavelength (nm)"])

###############Find local maxima ###################

local_max = np.array(argrelextrema(corrected_power.values, np.greater_equal, order=10))

#find corresponding power values for the local maxima

local_max = np.array([x*2+400 for x in local_max][0]), np.zeros(len(local_max[0]))

local_maxes = np.transpose(np.array([np.zeros(len(local_max[0])),list(local_max[0])]))

i = 0

# take the power values for the max wavelengths in local_max and put them in a new list

for elem in local_max[0]:
    local_maxes[i,0] = corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == elem].values[0,0]
    i += 1

______

The maxima are:[ 406.  438.  506.  612.  762.  938. 1000.]
The minima are:[420. 472. 554. 670. 830. 966.]

但是，当我除而不是减时，我得到一个超出范围的错误：

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-5d7219828f63> in <module>
     47 
     48 for elem in local_max[0]:
---> 49     local_maxes[i,0] = corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == float(elem)].values[0,0]
     50     i += 1
     51 

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

奇怪的是，找到最小值在这两种情况下都有效，这是使用与上面完全相同的代码块完成的：



local_min = np.array(argrelextrema(corrected_power.values, np.less_equal, order=10))

local_min = np.array([x*2+400 for x in local_min][0]), np.zeros(len(local_min[0]))

local_mins = np.transpose(np.array([np.zeros(len(local_min[0])),list(local_min[0])]))

i = 0

# take the power values for the min wavelengths in local_max and put them in a new list

for elem in local_min[0]:
    local_mins[i,0] = corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == elem].values[0,0]
    i += 1

我认为这可能意味着 .loc 没有找到任何值，但我手动尝试了一些并找到了它们。

我在 for elem in local_(max/min)[0] 运行之前检查过，两个数组看起来一样：


local max = (array([400, 438, 506, 612, 762, 986], dtype=int64), array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])) length =  2
local maxes = [[  0. 400.]
 [  0. 438.]
 [  0. 506.]
 [  0. 612.]
 [  0. 762.]
 [  0. 986.]] length =  6
local min = (array([ 414,  470,  554,  674,  862, 1000], dtype=int64), array([0., 0., 0., 0., 0., 0.])) length =  2
local mins = [[   0.  414.]
 [   0.  470.]
 [   0.  554.]
 [   0.  674.]
 [   0.  862.]
 [   0. 1000.]] length =  6

我在这里缺少什么？为什么除法而不是减法只对找到最大值的部分给出超出范围的错误，而不是找到最小值的部分？

【问题讨论】：

欢迎来到 Stack Overflow。每种方法的corrected_spec 是什么样的？在每种情况下，您从corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == elem] 得到什么结果？请try to debug the program yourself，如果您仍然遇到困难，您可以利用您的发现帮助创建minimal reproducible example。
这是我的问题：波长应间隔 2 nm。我们的 labview 代码有一个错误，它偶尔会吐出不正确的指数。我手动修复了它，但将其设为“985”而不是“986”。 "local_mins[i,0] = Corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == elem].values[0,0]" 正在寻找 986（因为我使用 [x*2 从索引转换为波长+400 for x in local_min][0])，但没有找到它，所以它返回了一个形状 (0) 列表。

标签： python arrays pandas numpy

【解决方案1】：

这是我的问题：波长应间隔 2 nm。我们的 labview 代码有一个错误，它偶尔会吐出不正确的指数。我手动修复了它，但将其设为“985”而不是“986”。 "local_mins[i,0] = Corrected_spec.loc[corrected_spec["Wavelength (nm)"] == elem].values[0,0]" 正在寻找 986（因为我使用 [x*2 从索引转换为波长+400 for x in local_min][0])，但没有找到它，因此它返回了一个形状 (0) 列表。

【讨论】：