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问答
(1115)
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沙龙
2
回答
在NumPy中使用字符串进行
数组
切片
、
、
如何使用字符串
获取
NumPy
数组
的
相关部分?np.random.random([120,120,120])data[ 1:10,20:30]我得到了一个错误:
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
None
)
和
整数
<em
浏览 3
提问于2019-07-26
得票数 0
1
回答
在循环中创建数据帧时面临错误
、
这是我
的
密码:#ModelG is the column where i have different brands, 'data'错误:
IndexError
:
只有
整数
、片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
None
)
和
整数
或
布尔
数组
才是</em
浏览 3
提问于2021-02-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何对子矩阵使用np.ix_
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
?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
、
浏览 37
提问于2021-09-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
迭代使用for循环
的
列列表
、
、
、
但是,当我提供要迭代
的
列(Cols)列表时,会出现错误。 我也尝试过用一个
整数
列表,但是失败了。
浏览 0
提问于2019-04-17
得票数 2
1
回答
如何在jupyter笔记本中使用熊猫特征分析时修复此错误
、
、
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。 profile = ProfileReport(df,title='c
浏览 8
提问于2022-01-29
得票数 2
1
回答
读取角点中
的
多幅图像
、
、
、
numpy_int_array: 我
的
错误越来越少,
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
<em
浏览 4
提问于2017-06-05
得票数 1
1
回答
尝试使用DiscreteUniform作为numpy
索引
我正在尝试使用pymc3.DiscreteUniform作为numpy 1D
数组
的
索引
for iwvl, amatch in enumerate(box.match):我得到以下错误消息:
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号</em
浏览 1
提问于2019-10-25
得票数 0
1
回答
创建图形时未知
的
IndexError
、
、
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:scaler = StandardScaler()labels = kmeans.predict(Mergory)然后,我尝试使用我在网上找到
的
以下代码在图形中获得输出centroid in enumerate(centroids): plt.scatter(*centroid
浏览 0
提问于2020-01-03
得票数 0
1
回答
当尝试删除列时,
只有
整数
、片(`:`)、
省略号
(`.)、
numpy.newaxis
(‘`
None
`’)
和
整数
或
布尔
数组
是
有效
的
索引
、
我正在尝试删除一些列,但是我想设置一个变量,它对我想要删除
的
列进行编号,而不是硬编码。ColumnsToDrop = df.iloc[:, [57,125]] 这给了我一个错误:
IndexError
:
只有
整数
、片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
None
)
和
整数
或
<
浏览 2
提问于2022-07-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
通过随机指数
的
张量
数组
来选择张量还是切片张量?
、
、
、
[4, 5, 6],mat[2]我知道这个错误:
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
。 X_t
浏览 0
提问于2018-02-25
得票数 0
2
回答
循环步长为0.1,但在尝试将结果存储到矩阵中时出现
索引
错误
、
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。if x < 0: else: res[v,w]=0` "resv,w=0
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis</em
浏览 30
提问于2021-08-10
得票数 1
2
回答
从字典
数组
中提取键
的
值
、
、
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:import numpy as np import matplotlib.py
浏览 1
提问于2020-04-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
熊猫:在DataFrame列上迭代时
的
DataFrame
、
因此,我有这个DataFrame,我试图迭代它
的
一个列:‘Party’,它看起来如下:我
的
代码如下:df_Republican = pd.DataFrame(df_Democrat['Return']= table['Value'] sim
浏览 5
提问于2017-05-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
分布图中数据均值处
的
垂直线
、
、
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:import seaborn as sns, numpy as np from sc
浏览 13
提问于2020-02-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我自己
的
限制谷歌
或
-工具
、
、
我是Python中CP问题
和
OR-Tools方面的新手,我想做以下工作:for i in range(I):但是,在评估CustomFunction时,我得到了错误
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
浏览 5
提问于2017-11-06
得票数 4
1
回答
IndexError
:
只有
整数
、片(`:`)、
省略号
(`.)、
numpy.newaxis
(‘`
None
`’)
和
整数
或
布尔
数组
是
有效
的
索引
预言错误
、
、
我想实现预言家算法,并使用我
的
数据集在模型上。经过拟合处理,得到了预测过程中
的
跟随误差。我怎样才能解决这个问题?to_datetime(test_df.date).values -> 11预测= model.predict(test_list)
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
None
)
和
浏览 6
提问于2022-04-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python --当我运行程序时“
索引
错误”
、
我正在编写接受二阶导数
的
代码,但我得到了一个错误。它是说二阶导数方程线出了问题。我不明白我到底出了什么问题。output = d2(f,0.1)diff = abs(output-expected)
IndexError
:
只有
整数
、切片(:)、
省略号
(...)、
numpy.newaxis
(
None
)
和
整数
或</e
浏览 0
提问于2018-10-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用word2vec.score.sg对()会引发integers.....integer错误,
只有
integers.....integer
或
布尔
数组
才是
有效
的
索引
。
、
、
我正试图在python中实现word2vec,以便在一对单词上获得经过训练
的
Skip模型。但我找不出错误: model = Word2Vec.load(r"C:\Us
浏览 0
提问于2019-03-27
得票数 0
1
回答
IndexError
:
只有
整数
、切片(`:`)、
省略号
(`...`)、
numpy.newaxis
(`
None
`)
和
整数
或
布尔
型
数组
才是
有效
的
索引
、
. 800. 255. 119. 801. 804. 114. 368. 636. 308. 805. 213.] 我遇到一个问题:"
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
浏览 2
提问于2017-07-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
获取
IndexError
:
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
、
我正在尝试使用自定义生成器在keras tensorflow中实现一个多输入模型,如下所示,在接受
的
答案中使用Create a mixed data generator (images,csv) innum_classes)[batch['labels']] yield [batch['images'], batch['csv']], batch['labels'] 但是,我得到了以下
索引
错误任何帮助都是非常感谢
的
。 ?
浏览 24
提问于2020-09-16
得票数 0
回答已采纳
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