“如何修复：‘只有整数、分片(`:`)、省略号(`...`)、numpy.newaxis (`None`)和整数或布尔型数组才是有效的索引’？
要修复这个错误，需要了解该错误的原因和解决方法。
该错误是由于使用了无效的索引导致的。有效的索引包括整数、分片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)以及整数或布尔型数组。
以下是修复该错误的几种方法：
- 检查索引是否正确：首先，确保使用的索引是有效的。检查索引是否是整数、分片、省略号、
numpy.newaxis或布尔型数组。如果索引不是这些类型之一，就会出现该错误。 - 检查索引的范围：如果使用的是整数索引，确保索引值在数组的有效范围内。如果索引超出了数组的范围，就会出现该错误。
- 检查数组的维度：如果使用的是多维数组，确保索引的维度与数组的维度匹配。如果索引的维度与数组的维度不匹配，就会出现该错误。
- 检查数组的类型：如果使用的是布尔型数组作为索引，确保数组的类型是布尔型。如果数组的类型不是布尔型，就会出现该错误。
- 检查是否导入了正确的库：如果使用了
numpy.newaxis作为索引，确保已经正确导入了numpy库。如果没有导入numpy库，就会出现该错误。
如果以上方法都没有解决问题，可以尝试以下步骤：
- 检查代码逻辑：仔细检查代码逻辑，确保没有其他地方导致了该错误。
- 检查数据类型：检查数据的类型是否与索引的要求相符。例如，如果索引要求整数类型，而数据类型是浮点型，就会出现该错误。
- 检查库的版本：检查所使用的库的版本是否与代码兼容。有时候，某些库的更新版本可能会引入新的索引规则，导致旧的代码出现该错误。
总结起来，修复该错误的关键是确保使用的索引是有效的，并且与数组的维度和类型相匹配。如果以上方法都没有解决问题，建议查阅相关文档或寻求专业人士的帮助。
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1回答
在使用PCA和k- means聚类之后，我尝试使用以下代码输出聚类图：
Mergory=Mergory.astype(np.float32)
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(Mergory)
Mergory = scaler.transform(Mergory)
pca.fit(Mergory)
Mergory = pca.transform(Mergory)
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(Mergory)
labels = km
浏览 0提问于2020-01-03得票数 0
2回答
向新数组添加值
、、
我有一个已有的用零实例化的python数组。如何遍历和更改这些值？
我不能遍历和更改Python数组的元素吗？
num_list = [1,2,3,3,4,5,]
mu = np.mean(num_list)
sigma = np.std(num_list)
std_array = np.zeros(len(num_list))
for i in std_array:
temp_num = ((i-mu)/sigma)
std_array[i]=temp_num
这就是错误:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)以及整
浏览 1提问于2019-02-19得票数 0
2回答
我想从.npy文件中读取以执行一些信号处理任务，但在此任务期间，我收到了以下错误：
IndexError:只有整数、片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。
这是我的密码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
file = '/signal/data.npy'
d = np.load(file,allow_pickle=True,encoding = 'latin1')
d['soma'][0]
有同样的问题，
浏览 1提问于2020-04-16得票数 0
回答已采纳
我有一张1000码的清单，data_0。我想参考一个位于索引250的元素。因此，为此，我尝试运行以下代码：
data_0[len_0/4]
在这里，len是一个值为"1000“的整数。即使使用这个简单的语句，python整数也会抛出以下错误：
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
在其他地方，我得到了类似症状的以下错误：TypeError: slice indices
浏览 8提问于2021-12-18得票数 2
我有一个形状为(4，13，13)的三维数组，其中4行中的每一行都是13x13的子矩阵。 如何使用np.ix_对所有行的子数组进行索引？ a = np.zeros((4,13,13))
to_select = np.ix_([0,2], [0,2])
a[:, to_select] # returns the error below
a[to_select] # works without error, but is not accessing what I want 返回的错误为"IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和
浏览 37提问于2021-09-04得票数 0
回答已采纳
我正在尝试定义以下函数，但我认为我在某个地方犯了一个错误-
import numpy as np
import math
def banana(A,B,C1,C2,N,keep,init):
R = init*keep + N*keep
x1=x2=0
bimat = np.zeros((N,2))
for r in range(1,R+1):
x1=np.random.normal((B*x2+C1)/(A*(x2**2)+1),math.sqrt(1/(A*(x2**2)+1)))
x2=np.random.normal((B*x1+C2)/(A*(x1**2)+1
浏览 0提问于2017-07-20得票数 1
1回答
我有一个slices列表，并使用它们来索引numpy数组。 arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
# array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
# [ 5, 6, 7, 8, 9],
# [10, 11, 12, 13, 14],
# [15, 16, 17, 18, 19],
# [20, 21, 22, 23, 24]])
slice_list = list(map(lambda i: slice(i, i+2), [1, 2]))
# [slice(1, 3, None),
浏览 6提问于2020-01-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图索引到张量中，从一维张量中得到一个切片或单个元素。我发现，当使用numpy方法索引[:]和slice vs tf.gather时，性能差异很大(几乎30%-40% )。
此外，我还观察到，tf.gather在标量(在未堆叠的张量上循环)上使用的开销很大，而不是张量。这是众所周知的问题吗？
示例代码(效率低下)：
for node_idxs in graph.nodes():
node_indice_list = tf.unstack(node_idxs)
result = []
for nodeid in node_indices_list:
x
浏览 3提问于2017-09-05得票数 4
1回答
有人能解释一下这段代码在做什么吗？
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a[..., [True, False]]
[True, False]在那里做什么？
浏览 2提问于2016-06-16得票数 5
我有一个循环，它使用的步长是0.1而不是1。但是，现在我不知道如何将结果存储到矩阵中。当我使用步数为1进行循环时，我可以使用这些步骤作为结果矩阵的索引，但当使用步数为0.1时，这就不起作用了。 `for v in np.arange(0,5,0.1):
for w in np.arange(0,5,0.1):
C1 = v
C2 = w
...
if x < 0:
res[v,w]=1
else:
res[v,w]=0` "resv，w=0
浏览 30提问于2021-08-10得票数 1
当我使用以下代码时，出现了一个IndexError。详情如下所示。
def get_code(seq):
return [x.split('.')[0] for x in seq if x]
all_codes = get_code(all_cats)
code_index = pd.Index(np.unique(all_codes))
dummy_frame = df(np.zeros((len(data), len(code_index))), index=data.index, columns=code_index)
for row, cat in zip
浏览 2提问于2021-06-23得票数 2
回答已采纳
这个错误有很多问题，但我无法在我的代码中找到问题的根源。我拥有的代码如下： for i in segs:
if relDiff(segs[i+1], segs[i]) > 0.05:
arr_x[i] = 0; arr_y[i] = 0 我在第三行得到了错误：IndexError: only integers, slices (), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices segs是一个数组，relDiff是我创建的计算相对差的函数。
浏览 20提问于2021-01-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试根据CSV文件中给定的坐标从CT图像中提取结节补丁。我一直在worldcoord行收到这个错误消息:无法将字符串转换为浮点型(CordZ)。我不太确定该怎么做。
到目前为止，我有这样的想法：
def readCSV(filename):
def readCSV(filename): lines = []
with open(filename, 'r') as f:
csvreader = csv.reader(f)
for line in csvreader:
lines.append(line
浏览 2提问于2017-08-08得票数 0
3回答
我正在尝试使用python-pandas过滤特定的行：
df = pd.read_csv('file.csv', delimiter=',', header=None,engine='python', usecols=range(0, 7), error_bad_lines=False)
df = df.drop(df.index[9:86579])
df = df[df[[0,1]].apply(lambda r: r.str.contains('TestString1', case=False).any(), axis=
浏览 0提问于2017-09-13得票数 1
在运行这段代码时，我有一个错误
IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。
python代码
import random
def getsys():
row = ''
for i in range(0 , 8):
randintt = str(random.randint(0 , 4))
row += randintt
return row
def getx():
x = []
for i in ran
浏览 1提问于2019-08-08得票数 0
回答已采纳
我有几个分片收集。集合是用户请求。分片键为用户Id。
我有一个名为"Execution Time“的字段，我想查询一段时间(lte和gte)内的所有请求。
索引有分片键，但我的查询没有分片键。我不想把所有的分片键都放在带有" in“操作符的查询中，因为我有1000个分片键(用户)。此外，我还需要获取每个查询的所有用户i这意味着每次查询2次，而不是1次。
但是我仍然想使用索引..将userId >0< maxUserId添加到查询的选项是什么？
什么是正确的方法？
提前感谢
浏览 1提问于2014-05-21得票数 0
每次我在不同的数据集中使用熊猫特征时，笔记本都会告诉我这个错误。
IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('H:\DATA Sets\cereal.csv')
from pandas_profiling import ProfileReport
profile = ProfileReport(df,title='cereal-eda',html={'style' :
浏览 8提问于2022-01-29得票数 2
2回答
我是Python3.0的初学者，我很难找到以下问题的解决方案。这是高尔顿董事会模拟演习的一步。
I有一个numpy数组，它的长度是根据另一个变量自动生成的，然后生成一组数字，将它们添加到列表中，并将它们和相加，我最终希望在数组索引中添加一个+1的计数器，该计数器等于步骤2.中之和中的数字。
import numpy as np
import random as rnd
zufall = rnd.randint(0,1)
zufall_list = []
hoehe = int(input("Höhe? "))
behaelter = np.zeros(hoehe+1, int
浏览 12提问于2022-01-26得票数 0
回答已采纳
我们有一个3节点的ElasticSearch集群(每个节点硬盘: 50TB，内存: 128 gb，核心: 22)，每天的文档插入量为500.000.000。
群集存在打开的索引过多、堆大小等问题。因此每个节点的碎片太多。
由于不应再使用ES v6文档类型，因此您应该对每种文档类型使用单独的索引。因此，我将每日索引更改为9个不同的子索引，每天的内容大小非常不同：
例如：
biggest sub-Index per day: 156.9m
medium sub-index per day: 17.6m
smallest sub-index per day: 2k
拆分成许多子索引是明智的/be
浏览 48提问于2019-05-21得票数 0
如何使用dtype=object访问numpy数组中的数据
b = numpy.array({"a":[1,2,3]}, dtype=object)
下面将引发一个IndexError。
print(b["a"])
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
浏览 24提问于2021-12-19得票数 0
回答已采纳
1回答
使用一维布尔数组的Numpy索引
、、、、
帖子与此类似，但它没有回答我的问题，因为我使用的是一维布尔数组。
我正在尝试在Octave中重新创建以下布尔索引功能。
octave-3.2.4:6> a = rand(3,3)
a =
0.249912 0.934266 0.371962
0.505791 0.813354 0.282006
0.439417 0.085733 0.886841
octave-3.2.4:8> a([true false true])
ans =
0.24991 0.43942
但是，我无法在Python中使用Numpy创建相同
浏览 0提问于2013-07-22得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图在Python中创建一个五阶FIR过滤器，由以下差分方程描述(很抱歉，暗模式用户，但在SO上还不支持LaTeX )：
def filter(x):
h = np.array([-0.0147, 0.173, 0.342, 0.342, 0.173, -0.0147])
y = np.zeros_like(x)
buf_array = np.zeros_like(h)
buf = 0.0
for n in enumerate(x):
for k in enumerate(h):
buf = h[
浏览 5提问于2022-11-19得票数 -1
回答已采纳
4回答
我当时正致力于弹性搜索，它工作得很完美。今天我刚刚重启了我的远程服务器(Ubuntu)。现在我在我的索引中搜索，它给了我这个错误。
{"error":"SearchPhaseExecutionException[Failed to execute phase [query_fetch], all shards failed]","status":503}
我也检查了一下身体状况。状态为红色。谁能告诉我这是怎么回事。
浏览 5提问于2014-01-16得票数 60
1回答
我创建了一个函数来执行网格搜索xgboost分类器的最佳参数。因为我的训练集很大，所以我想把网格搜索限制在大约5000次观测的样本上。
这是一项功能：
def xgboost_search(X, y, search_verbose=1):
params = {
"gamma":[0.5, 1, 1.5, 2, 5],
"max_depth":[3,4,5,6],
"min_child_weight": [100],
"subsample": [0.6, 0.8, 1.0],
"
浏览 2提问于2022-10-13得票数 0
回答已采纳
1回答
NumPy索引:用布尔数组广播
、、、、
与相关的是，我通过布尔数组和广播(我不明白)遇到了一种索引行为。我们知道使用整数索引和广播在二维中索引NumPy数组是可能的。这是在中指定的
a = np.array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
b1 = np.array([False, True, True])
b2 = np.array([True, False, True, False])
c1 = np.where(b1)[0] # i.e. [1, 2]
c2 = np.where(b2)
浏览 0提问于2018-07-04得票数 6
回答已采纳
我目前遇到的错误描述为:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。我真的理解这个问题。然而，我不能在Python代码中修复它，因为我只是一个使用python的初学者。完整的代码在链接中：'https://homepages.ecs.vuw.ac.nz/~marslast/Code/Ch9/TSP.py‘终端报告是： ((1, 2, 3, 4, 0), 2.4225597326923185)
0.0004763603210449219
Greedy search
Traceback (most recent call
浏览 2提问于2020-10-31得票数 2
回答已采纳
numpy什么时候停止接受浮动作为索引。使用浮动作为索引时会出现错误，即使我使用
x = np.arange(10)
i = 10 / 2
print(x[i])
我知道这是不可取的，但无法找到开始抛出错误的版本。我有许多学生提交解决方案的编程练习，对他们有用，而不是我。所以他们的版本太老了，但是我想知道他们需要升级到什么版本(我知道最新版本)。numpy什么时候实施了这一更改？
浏览 0提问于2017-05-23得票数 4
回答已采纳
2回答
我本来希望True在用作掩码时保留一个ndarray，但是它添加了一个维度，就像None一样。
arr = np.arange(16).reshape(2, 4, 2)
np.all(arr[True] == arr) # outputs: True
再近一点，再仔细看：
arr[True].shape # outputs: (1, 2, 4, 2)
arr[None].shape # outputs: (1, 2, 4, 2)
我找到了两种设置身份掩码的方法:使用slice(None)或Ellipsis。
n
浏览 8提问于2020-10-08得票数 0
1回答
读取角点中的多幅图像
、、、
我试着用克鲁斯(Theano)阅读多张图片，就像这样
import numpy as np
import os, sys
import cv2
my_path='data/train'
dirs = os.listdir(my_path)
numpy_int_array=np.array(dirs)
for i in numpy_int_array:
input_im=cv2.imread(numpy_int_array[i],1)
print input_im.shape
我的错误越来越少，
Inde
浏览 4提问于2017-06-05得票数 1
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
from scipy import integrate
from scipy.optimize import fmin
Td=np.array([0.5,1,1.5,2,2.2,3,3.5,4,4.5,5])#time
findindex=lambda x:np.where(mt>=x)[0][0]
mindex=map(findindex,Td)
Zm=Td[mindex]
当我试图运行这段代码时，它会抛出一个异
浏览 1提问于2018-12-04得票数 0
回答已采纳
df = pd.read_csv("loc.csv",index_col=['Date'],na_values=['NA'],
parse_dates=True)
dates = pd.date_range('2010-01-01','2010-12-31')
symbols = ['AAPL','GOOG']
df1= df.ix[dates,symbols]
df1=df1.dropna(how='all')
l
浏览 0提问于2017-04-15得票数 0
2回答
我尝试使用列表来索引一个数组(有五个维度)。然而，在某些情况下，数组是置换的。
假设a的形状为(3,4,5,6,7)，即，
>>> a = np.zeros((3,4,5,6,7))
>>> a.shape
(3, 4, 5, 6, 7)
使用列表在第三维索引此数组，看起来很正常：
>>> a[:,:,[0,3],:,:].shape
(3, 4, 2, 6, 7)
但是，如果在以下情况下对数组进行索引，则第三维将排列到最左边：
>>> a[0,:,[0,1],:,:].shape
(2, 4, 6, 7)
有人能解释一下
浏览 2提问于2019-03-04得票数 5
3回答
如何在Python中循环索引？
、、、、
我试图在python中运行如下所示的for循环：
data = np.linspace(0.5, 50, 10)
output = []
for i in data:
x = data[i] - data[i+1]
output.append(data)
但我不断地发现错误：
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices
作为参考，我希望代码执行以下操作：
x1 =x= d
浏览 8提问于2022-03-10得票数 0
回答已采纳
2回答
我在我的表中使用了各种布尔标志，通过阅读一些关于优化性能的文章，我发现了一个广为流传的关于避免使用布尔标志的提示。
有效的替代方案是什么？一些例子将非常受欢迎。
浏览 0提问于2010-08-19得票数 2
回答已采纳
我正在尝试在我自己的数据上应用。该程序在所提供的示例数据上运行良好，但是，对于我的数据，一旦到达，它就会产生错误:我的数据已保存到中的两个numpy数组中。
f = h5py.File(img_path,'r') # reading the reference image
refim = f['image'].value
refim = np.asarray(refim)
refim[refim!=1]=0
#im = imread('Input1.png')
f = h5py.File(im_path,'r') # rea
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
回答已采纳
我正在尝试运行W2V算法。我发现索引错误，并且不知道我在哪里出错。以下是错误：
IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组才是有效的索引。
这是密码：
def makeFeatureVec(words, model, num_features):
# Function to average all of the word vectors in a given
# paragraph
#
# Pre-initialize an empty numpy array (for speed)
featureVe
浏览 0提问于2018-10-09得票数 2
回答已采纳
2回答
以下是我在Python中知道的主要内置数据类型：
NumbersStringsListsTuplesDictionariesBooleanSets
我的问题是，整数和浮点数是否被认为是相同的数据类型？或者它们是两种独立的内置数据类型？
谢谢!
浏览 40提问于2016-12-12得票数 0
def is_sorted(s):
if s==[]:
return True
else:
return s[0]<is_sorted(s[1:])
调用此函数应该得到：
#1 is_sorted([])-->True
#2 is_sorted([1,2,3,4,5,6,7])-->True
#3 is_sorted([1,2,3,7,4,5,6])-->False
但是我的函数总是在#2上返回False而不是True，有人能指出我函数的问题吗？谢谢。
浏览 8提问于2014-11-10得票数 3
回答已采纳
2回答
我在BiLSTM的实现中看到了这一行代码：
batch_output = batch_output[batch_mask, ...]
我猜想这是某种“掩蔽”操作，但在谷歌上几乎没有发现关于...含义的信息。请帮助：)。
原始代码：
class BiLSTM(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, tagset, embedding_dim, hidden_dim,
num_layers, bidirectional, dropout, pretrained=None):
# irrelev
浏览 6提问于2022-03-21得票数 0
回答已采纳
1回答
在执行代码时，我得到了以下错误: if (abs(arri - val) < float(temp))：IndexError:只有整数、片(:)、省略(...)、numpy.newaxis (None)和整数或布尔数组是有效的索引。
码
def closestval(arr, val):
temp = abs(arr[0] - val)
pos = 0
for i in arr:
if abs(arr[i] - val) < temp:
temp = abs(arr[i] - val)
pos = i
return pos;
我正在传递一个由
浏览 4提问于2017-05-28得票数 0
回答已采纳
我希望将文档索引到特定的ElasticSearch分片。
我知道我可以将ES配置为查看某个字段，然后根据该字段将其发送到特定的分片。
我不想那样做。我只想说: 1)好的，我决定本周将所有文档导入到分片1，因为我想这样做。
我知道有一种方法可以将查询发送到特定的分片，但是导入呢？
我该怎么做呢？
浏览 2提问于2013-11-02得票数 1
所以，我尝试对一个数组进行热编码，这个问题就出现了。每当我尝试执行代码时，它都会提示存在索引错误。我在谷歌协作室写代码。
我试过用双方括号来解决这个问题，但仍然没有解决方案。
def read_dataset():
df = pd.read_csv("sonar.all-data.csv")
x = df[df.columns[0:60]].values
y = df[df.columns[60]]
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(y)
y = oneHotEncode(y)
re
浏览 76提问于2019-07-18得票数 1
我正在做Go之旅中的练习，但我遇到了一个我不能解决的问题。
我正在做，我得到了这个错误：
256 x 256
panic: runtime error: index out of range [0] with length 0
goroutine 1 [running]:
main.Pic(0x100, 0x100)
/tmp/sandbox1628012103/prog.go:14 +0xcf
golang.org/x/tour/pic.Show(0xc0000001a0)
/tmp/gopath962180923/pkg/mod/golang.org/x/tour@v0
浏览 1提问于2012-07-21得票数 6
回答已采纳
1回答
希望你能帮我找到一个已经让我忙了两天的问题的答案。
作为我一直关注的Java课程的一部分，我正在构建一个用于预订影院的应用程序。
我正在尝试使用条纹索引特性来填充带有条纹文本输入字段的地图对象。
请参阅下面的代码。
JSP：
<c:set var="voorstellingen" value="${actionBean.theater.voorstellingen}" />
<s:form beanclass="theater.action.TheaterActionBean" method="get"&
浏览 14提问于2016-01-25得票数 0
1回答
我试图用一条垂直线表示数据的平均值来创建分布图，但当我执行以下操作时，它会返回一个错误，并显示下一个图例：
IndexError:只有整数、切片(:)、省略号(...)、numpy.newaxis (None)以及整数或布尔数组才是有效的索引
import seaborn as sns, numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(); np.random.seed(0)
x = np.random.randn(5000)
ax = sns.distplot(x, kde = Fal
浏览 13提问于2020-02-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个包含布尔列的dataframe，我想用False填充缺少的值。
但是，当我使用fillna方法时，什么也没有发生：
df = spark.createDataFrame([(True,), (True,), (None,), (None,)], ['col'])
df.fillna(False).show()
输出为
+----+
| col|
+----+
|true|
|true|
|null|
|null|
+----+
但当我手动执行此操作时，这些值将被填充：
from pyspark.sql import functions as fn
df.withColu
浏览 20提问于2021-03-05得票数 0
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我有一些代码，我想检查一些战术的帮助。因为我有很多if-then-else语句，所以我想应用elim-term-ite策略。
我使用了下面的策略
(check-sat-using (then (! simplify :arith-lhs true) elim-term-ite solve-eqs lia2pb pb2bv bit-blast sat))
但是，如果我在as - "goal is in a fragment unsupported by lia2pb"中出现错误
因此，如果我尝试删除tactics lia2pb和它们旁边的那些，我会得到另一个错误，即unknown
浏览 1提问于2012-09-19得票数 1
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根据elasticsearch文档，write_consistency级别仲裁的规则为：
仲裁(>副本/2+1)
使用ES 0.19.10，在具有16个分片/3个副本的设置上，我们将获得16个主分片48个副本
运行2个节点，我们将拥有16(主)+16(副本)= 32个活动分片。
要满足quorum规则，quorum > 48/2 +1= 25个活动分片。
现在，测试证明并非如此，直到我们有3个节点在运行，才能满足write_consistency级别(写入操作超时)。这是有道理的，因为在这种设置中，我们可以在两个节点的组之间建立一个分裂的大脑，但我不太理解这个规则是如何工作的？我是
浏览 1提问于2013-06-20得票数 9
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我假设Elasticsearch中的每个分片都是一个索引。但我在某处读到，每个片段都是一个Lucene索引。
段到底是什么？它对搜索性能有何影响？我每天都有大约450 in的索引(我每天都会创建一个新的)，默认的Elasticsearch设置。
当我执行curl -XPOST "http://localhost:9200/logstash-2013.03.0$i_optimize?max_num_segments=1"时，我得到了num_committed_segments=11和num_search_segments=11。
上面的值不应该是1吗？也许是因为index.mer
浏览 2提问于2013-03-15得票数 57
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我是Python中CP问题和OR-Tools方面的新手，我想做以下工作：
# declare variables
for i in range(I):
for k in range(K):
x[i,k]=solver.IntVar(0,N,"x %i %i " % (i,k))
#constraints
solver.Add(CustomFunction[(x[i,k])] == 1) # only consider the values of x[i,k] evaluated in CustomFunction is equal to 1
但是，在评
浏览 5提问于2017-11-06得票数 4
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