'索引0超出轴0的大小为0'是什么意思？

Question

我是python和numpy的新手.我运行了一个我编写的代码,我收到了这条消息:'索引0超出了0号轴的大小为0'没有上下文,我只是想弄明白这意味着什么..问这个可能很傻但它们的轴0和尺寸0是什么意思？index 0表示数组中的第一个值..但我无法弄清楚0和0的意思.

'data'是一个文本文件,在两列中有许多数字.

x = np.linspace(1735.0,1775.0,100)
column1 = (data[0,0:-1]+data[0,1:])/2.0
column2 = data[1,1:]
x_column1 = np.zeros(x.size+2)
x_column1[1:-1] = x
x_column1[0] = x[0]+x[0]-x[1]
x_column1[-1] = x[-1]+x[-1]-x[-2]
experiment = np.zeros_like(x)
for i in range(np.size(x_edges)-2):
    indexes = np.flatnonzero(np.logical_and((column1>=x_column1[i]),(column1<x_column1[i+1])))
    temp_column2 = column2[indexes]
    temp_column2[0] -= column2[indexes[0]]*(x_column1[i]-column1[indexes[0]-1])/(column1[indexes[0]]-column1[indexes[0]-1])
    temp_column2[-1] -= column2[indexes[-1]]*(column1[indexes[-1]+1]-x_column1[i+1])/(column1[indexes[-1]+1]-column1[indexes[-1]])
    experiment[i] = np.sum(temp_column2)   
return experiment

Answer 1

在numpy,索引和维度编号从0开始.因此axis 0表示第一维.同样在numpy一个维度中可以有长度(大小)0.最简单的情况是:

In [435]: x = np.zeros((0,), int)
In [436]: x
Out[436]: array([], dtype=int32)
In [437]: x[0]
...
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

如果x = np.zeros((0,5), int)是一个包含0行和5列的2d数组,我也会得到它.

因此,在代码中的某个位置,您将创建一个第一轴大小为​​0的数组.

在询问错误时,您应该告诉我们错误发生的位置.

此外,在调试此类问题时,您应该做的第一件事就是打印可疑变量shape(可能还有dtype).

Answer 2

从本质上讲，这意味着您没有要引用的索引。例如：

df = pd.DataFrame()
df['this']=np.nan
df['my']=np.nan
df['data']=np.nan
df['data'][0]=5 #I haven't yet assigned how long df[data] should be!
print(df)

会给我你所指的错误，因为我没有告诉 Pandas 我的数据帧有多长。而如果我执行完全相同的代码但我确实分配了索引长度，则不会出现错误：

df = pd.DataFrame(index=[0,1,2,3,4])
df['this']=np.nan
df['is']=np.nan
df['my']=np.nan
df['data']=np.nan
df['data'][0]=5 #since I've properly labelled my index, I don't run into this problem!
print(df)

希望这能回答你的问题！

Answer 3

这是IndexErrorPython 中的一个，这意味着我们正在尝试访问张量中不存在的索引。下面是一个非常简单的例子来理解这个错误。

# create an empty array of dimension `0`
In [14]: arr = np.array([], dtype=np.int64) 

# check its shape      
In [15]: arr.shape  
Out[15]: (0,)

有了这个数组arr，如果我们现在尝试将任何值分配给某个索引，例如分配给索引，0如下例所示

In [16]: arr[0] = 23     

然后，我们将得到一个IndexError，如下所示：

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-0891244a3c59> in <module>
----> 1 arr[0] = 23

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

原因是我们试图访问一个索引（这里是^第0^个位置），它不存在（即它不存在，因为我们有一个 size 数组0）。

In [19]: arr.size * arr.itemsize  
Out[19]: 0

所以，本质上，这样的数组是无用的，不能用于存储任何东西。因此，在您的代码中，您必须遵循回溯并寻找创建大小数组/张量的位置0并修复它。