python-IndexError：数组的索引过多.具有42个特征的块状数组不均一
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内容图文
我正在尝试实例化测试集进行分类,加载具有41个特征和1个标签的数据集：
import numpy as np
f = open("mydataset")
dataset = np.genfromtxt(f, delimiter=',', dtype=None)
X = dataset[:, 0:40] # select columns 1 through 41
y = dataset[:, 41] # select column 42 (the labels)
由于mydataset不是同质的(并非所有元素都具有相同的类型),因此genfromtxt函数可创建一维数组(元组列表).所以我得到这个错误：
X = dataset[:, 0:40] # select columns 1 through 41
IndexError: too many indices for array
我该如何解决？我是否要以2D转换numpy数组(如果是,以哪种方式)？还是我要使用另一种方法来选择正确的列？
谢谢
解决方法:
您可以定义一个复合dtype：
dt = np.dtype([('values',float,(41,)),('labels','S10')])
data=np.genfromtxt(f, delimiters=',',dtype=dt)
X = data['values']
Y = data['labels']
(未经测试,因为我没有此大小的样本数组).
正如我在最近的答案https://stackoverflow.com/a/37126091/901925中所述,
您可以使用以下方式将dtype = None数据转换为此复合dtype
data.view(dt)
尽管这要求所有数字都以浮点数(或全部以整数)的形式加载. CSV通常包含浮点和整数列,因此None genfromtxt调用的数字字段将是类型的混合.
借用其他答案,一般的结构化数组可能类似于：
In [421]: data=np.array([('label1', 12, 23.2, 232.0), ('label2', 23, 2324.0, 324.0),
('label3', 34, 123.0, 2141.0), ('label4', 0, 2.0, 3.0)],
dtype=[('f0', '<U10'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<f8'), ('f3', '<f8')])
4个具有不同dtypes的字段.
可以通过名称访问单个字段：data [‘f0’]或名称列表data [[‘f0′,’f3’]].但是使用名称列表可以做的事情是有限的.
In [426]: data[['f2','f3']]=10
...
ValueError: multi-field assignment is not supported
如果创建副本,则可以做更多的事情,如果将其视为同类数组,则可以做更多的事情：
In [427]: d23=data[['f2','f3']].copy()
In [428]: d23
Out[428]:
array([(23.2, 232.0), (2324.0, 324.0), (123.0, 2141.0), (2.0, 3.0)],
dtype=[('f2', '<f8'), ('f3', '<f8')])
In [429]: d23=d23.view((float,(2,)))
In [430]: d23
Out[430]:
array([[ 2.32000000e+01, 2.32000000e+02],
[ 2.32400000e+03, 3.24000000e+02],
[ 1.23000000e+02, 2.14100000e+03],
[ 2.00000000e+00, 3.00000000e+00]])
In [431]: d23+=34
In [432]: d23
Out[432]:
array([[ 57.2, 266. ],
[ 2358. , 358. ],
[ 157. , 2175. ],
[ 36. , 37. ]])
(更改d23不会影响原始数据).
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-IndexError：数组的索引过多.具有42个特征的块状数组不均一全部内容，希望文章能够帮你解决python-IndexError：数组的索引过多.具有42个特征的块状数组不均一所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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