用作索引的数组必须是整数（或布尔）类型答案

【问题标题】：Arrays used as indices must be of integer (or boolean) type用作索引的数组必须是整数（或布尔）类型
【发布时间】：2013-06-30 19:18:40
【问题描述】：

错误是这样的：

Traceback (most recent call last):
  File "NearestCentroid.py", line 53, in <module>
    clf.fit(X_train.todense(),y_train)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikit_learn-0.13.1-py2.7-linux-i686.egg/sklearn/neighbors/nearest_centroid.py", line 115, in fit
    variance = np.array(np.power(X - self.centroids_[y], 2))
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

代码是这样的：

distancemetric=['euclidean','l2']
for mtrc in distancemetric:
for shrkthrshld in [None]:
#shrkthrshld=0
#while (shrkthrshld <=1.0):
    clf = NearestCentroid(metric=mtrc,shrink_threshold=shrkthrshld)
    clf.fit(X_train.todense(),y_train)
    y_predicted = clf.predict(X_test.todense())

我正在使用scikit-learn 包，X-train，y_train 是 LIBSVM 格式，X 是特征：值对，y_train 是目标/标签，X_train 是 CSR 矩阵格式，shrink_threshold 不支持 CSR 稀疏矩阵，所以我将.todense() 添加到X_train，然后出现此错误，谁能帮我解决这个问题？非常感谢！

【问题讨论】：

y_train 的值是多少？

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

我在使用 Pystruct pystruct.learners.OneSlackSSVM 时遇到了类似的问题。

发生这种情况是因为我的训练标签是浮点数，而不是整数。就我而言，这是因为我使用 np.ones 初始化了标签，而没有指定 dtype=np.int8。希望对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

经常发生索引数组在创建时应该明确为integer类型，但在传递空列表的情况下，变为默认float，程序员可能不会考虑这种情况.例如：

>>> np.array(xrange(1))
>>> array([0])                #integer type as expected
>>> np.array(xrange(0))
>>> array([], dtype=float64)  #does not generalize to the empty list

因此，应该始终在数组构造函数中明确定义dtype。

【讨论】：

【解决方案3】：

有时你的数据是整数，每件事都是正确的，但它发生是因为你的数据系列之一是一个空数组，所以你可以使用这个条件：

if len(X_train.todense())> 0:

【讨论】：

空数组不会抛出错误——它们只是返回一个空数组