Scipy Z-score返回具有多个元素的数组的真值是模棱两可的错误答案

【问题标题】：Scipy Z-score returns The truth value of an array with more than one element is ambiguous errorScipy Z-score返回具有多个元素的数组的真值是模棱两可的错误
【发布时间】：2022-09-19 23:24:48
【问题描述】：

我正在尝试计算 ndarray (1x119) 的 z 分数并将结果放入一个新的中。但是我得到了“具有多个元素的数组的真值是不明确的”错误。

这是代码：

data = loadmat(\'data.mat\') // return us a dict
ts_1 = data[\'exp1\']
ts_2 = data[\'exp2\']
ts_all = np.concatenate(ts_1,ts_2, axis=1)
ts_all = np.array(ts_all) // useless?

ts_all_z = np.zeros(ts_all.shape)
for i in range(ts_all.shape[1]):
    ts_all_z[:,i] = stats.zscore(ts_all[:,i]) // error

我不明白，因为我没有做任何布尔比较......是吗？

当用 np.info 查看 ts_all 时，我们得到：

类：ndarray 形状： (1, 119) 步幅：(952, 8) 物品尺寸：8 对齐：真连续：真正则表达式：真数据指针：0x13b243030 字节序：很少字节交换：假类型：对象没有任何

此外， ts_1 和 2 分别是形状为 (1,22) 和 (1,24) 的 ndarray，步幅均为 (8,8)。

我认为连接没有正确完成？或者通过 ts_all 的迭代不应该用 .shape ...完成？

提前致谢。

只需复制和粘贴您的代码，并为ts_all 生成形状为(1,119) 的随机数组，代码就可以正常运行。 ts_all 的实际形状是什么？
感谢您的回答，我在原始问题中添加了更多细节，我认为您帮助我推进了@t.o。我相信我没有正确地进行连接......
请阅读minimal reproducible example。示例代码没有用，因为我们没有data.mat 文件。请尝试制作文件的副本，并减少数据，直到您有一个导致问题的小示例输入；然后在示例代码中对该输入进行硬编码。另外，请显示complete 错误消息 - 通过复制和粘贴，从Traceback (most recent call last): 行开始，并将其格式化为多行代码。
感谢大家的帮助，我知道问题出在哪里！我正在尝试计算 nd 数组的 z 分数，但每个元素的大小都不相同！基本上通过制作一个数组让我们说 np.array([6, 7, 7, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22]) 可以计算 z 分数，但如果现在数组是 p .array([[6, 7, 7], [12, 13, 13, 15]]) 它不再起作用了！所以我会再次调查，非常感谢！我将首先尝试根据每个元素的均值和标准对每个元素进行 z 评分，然后进行连接，这应该可以工作，但我不确定这是否也是我想要的...;P
@CastroPablo 很高兴听到您发现问题！如果您不介意将解决方案发布为这个问题的答案，它可以帮助将来有类似串联问题的人

标签： python arrays scipy boolean z-score

【解决方案1】：

所以我发现了问题但不能简单地解决它，我必须找到另一种方法。
问题似乎是在连接之后，我在 ndarray 中有不同大小的数组。
例如 [[6, 7, 7], [12, 13, 13, 15]]。
stats.zscore 不喜欢这样：由于大小差异，它发现它模棱两可： [[6, 7, 7], [12, 13, 13]]因此不是问题.
所以我所做的只是先计算 z 分数，然后连接。
在我的情况下，这样做很好，但可能并非总是如此，例如，如果需要在将数据组合在一起之前进行连接，以便可以使用所有数据计算平均值和标准差，那么我的解决方案不起作用。由于每个连接的元素都来自不同的经验，所以我不想在 z 评分之前混合数据，我只是想让处理一个单独的 ndarray 变得更容易......我错了。

【讨论】：