IndexError：创建二维数组时列表索引超出范围

Question

我试图获得一个大小为 235x20 的二维数组，这样对于 235 个 ROI 中的每一个，我根据存储在 find_bootstrap_indices 中的索引提取 20 个元素并将它们保存在 extract_bootstrap_timepoint 中。现在，我想将每个 ROI 的值及其对应的 20 个元素存储在一个数组中。我试图通过这条线new[roi][timepoint] = extract_bootstrap[timepoint] 来做到这一点，但我遇到了索引超出范围错误。任何有关如何解决此问题的帮助将不胜感激。谢谢。

new = []
for roi in range(0, rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]):
        extract_bootstrap_timepoint = np.take(rsfMRI_timeseries_2d[roi, :], find_bootstrap_indices)
        for timepoint in range(0, len(extract_bootstrap_timepoint)):
            new[roi][timepoint] = extract_bootstrap_timepoint[timepoint]

Answer 1

其他答案已经涵盖了如何修复错误，但不要提到有更简单的方法来完成整个事情。

总的来说，我可以想到人们使用 Numpy 的几个不同原因：

1. Numpy 数组可以比 Python 列表更快，如果每个数组有大量数据，则不需要在 Numpy 数组和 Python 列表之间来回转换，而是使用隐式操作整个数组的 Numpy 操作，而不是显式循环单个元素
2. 使用 Numpy 数组的代码可以更简洁，因为您通常可以使用例如。用单个 Numpy 操作替换多个嵌套循环
3. 您只想使用 Numpy 中已经提供的一些功能

您错过了第 1 点和第 2 点；您正在使用 Numpy，但您并没有充分利用它，因此您的代码没有达到应有的速度和简洁性。

首先，一些非 Numpy 的建议：

• 除非您使用range() 的三参数形式，否则如果起始位置为 0，则可以省略起始位置 - 即。 range(N) 和 range(0, N) 做同样的事情
• 如果您正在迭代列表/数组的所有索引，并且仅将它们用于直接索引所述数组（即不用于例如计算），您应该直接迭代值而不是 - IE。而不是for i in range(len(items)): item = items[i]，你应该做for item in items:。如果你还需要索引，可以说for i, item in enumerate(items):
• 在您的内部循环中，您只是一个接一个地复制项目 - 如果您不需要单独对项目执行任何操作，只需一次性完成：（我将缩短 extract_bootstrap_timepoint到ebt)
  • 如果类型没问题，并且不需要副本，只需像new[roi] = ebt 一样分配它
  • 如果它是一个数组（如这里）并且您想要一个列表，只需先将其转换为 new[roi] = list(ebt) 或 new[roi] = ebt.tolist()（后者仅适用于数组）
  • 如果它已经是一个列表，并且您需要一个副本，只需复制一个，例如 new[roi] = ebt.copy() 或 new[roi] = ebt[:]（后者不适用于数组）
  • 如果您已经有一个更长的列表，并且您只想覆盖尽可能多的项目，您可以使用像 new[roi][:len(ebt)] = ebt 这样的切片分配

因此，应用该建议，您的代码将简化为：

new = []
for row in rsfMRI_timeseries_2d:
        new.append(np.take(row, find_bootstrap_indices).tolist())

现在，进入更具体的 Numpy 建议：

• np.take(arr, indices) 做精美的索引；具体来说，如果arr 是一个Numpy 数组，indices 是一个Python 列表，则它等价于arr[indices]
• 正常的 Numpy 索引返回相同共享数据的新视图，但是当您使用花哨的索引时，您会获得数据的副本（因此即使您需要副本，在这种情况下也无需显式复制）李>

由于您只是对rsfMRI_timeseries_2d 中的每一行执行相同的操作，并且np.take 调用也可以用索引替换，因此整个循环可以替换为：

new = rsfMRI_timeseries_2d[:,find_bootstrap_indices].tolist()

虽然，由于您使用的是 Numpy，您可能希望使用 Numpy 数组而不是嵌套的 Python 列表 - 如果是这样，整个事情就变得简单了：

new = rsfMRI_timeseries_2d[:,find_bootstrap_indices]

Answer 2

我认为你需要这样做：

new = []
for roi in range(0, rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]):
    extract_bootstrap_timepoint = np.take(rsfMRI_timeseries_2d[roi, :], find_bootstrap_indices)
    new[roi] = extract_bootstrap_timepoint[:] # Copy data.

Answer 3

这会创建元素列表并操作值

new = [0]*rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]
for roi in range(0, rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]):
    xtract_bootstrap_timepoint = np.take(rsfMRI_timeseries_2d[roi, :], find_bootstrap_indices)
    new[roi]=[0]*len(extract_bootstrap_timepoint)
    for timepoint in range(0, len(extract_bootstrap_timepoint)):
        new[roi][timepoint] = extract_bootstrap_timepoint[timepoint]

另一种方法是附加值。

new = []
for roi in range(0, rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]):
    xtract_bootstrap_timepoint = np.take(rsfMRI_timeseries_2d[roi, :], find_bootstrap_indices)
    l=list()
    for timepoint in range(0, len(extract_bootstrap_timepoint)):
        l.append(extract_bootstrap_timepoint[timepoint])
    new.append(l)

Answer 4

您需要在分配给它之前创建 new[roi][] 即：

new = []
for roi in range(0, rsfMRI_timeseries_2d.shape[0]):
        extract_bootstrap_timepoint = np.take(rsfMRI_timeseries_2d[roi, :], find_bootstrap_indices)
        new[roi] = []
        for timepoint in range(0, len(extract_bootstrap_timepoint)):
            new[roi][timepoint] = extract_bootstrap_timepoint[timepoint]