Python 错误：只有整数、切片 (`:`)、省略号 (`...`)、numpy.newaxis (`None`) 和整数或布尔数组是有效的索引答案

【问题标题】：Python Error: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indicesPython 错误：只有整数、切片 (`:`)、省略号 (`...`)、numpy.newaxis (`None`) 和整数或布尔数组是有效的索引
【发布时间】：2020-01-21 14:15:05
【问题描述】：

运行这段代码时出现下面的代码：

import numpy as np
from scipy.io import loadmat

mat = loadmat("/home/sami/sami/Dataset/mat/2018-03-11-19-42-58_atis_humanity_star_slewing_td.mat")
matTD = mat['TD']
matX = matTD['x'][0,0]
matY = matTD['y'][0,0]
matTs = matTD['ts'][0,0].astype('int32')
matP = matTD['p'][0,0]

它发生在这些线上：

matX = matTD['x'][0,0]

matY = matTD['y'][0,0]

matTs = matTD['ts'][0,0].astype('int32')

matP = matTD['p'][0,0]

这是输出错误：

    matX = matTD['x'][0,0]
IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

这是我的矩阵的样子：

[[      122       209         0 665074460]
 [       13        68         0 665074490]
 [      152        30         0 665074603]
 ...
 [      270        56         0 694569547]
 [      270        56         0 694569547]
 [      152        30         0 694569619]]

【问题讨论】：

你可能想要:，而不是,...？
我试过同样的错误出现

标签： python

【解决方案1】：

它基本上说你不能使用字符串，例如'x' 用于方括号内的索引。

mat 是根据 scipy 文档 (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.io.loadmat.html) 的字典。所以它的结构类似于{'name': [data]}。您的第一个 matTD = mat['TD'] 得到了 [data] ，看来 matTD ([data]) 类型不再是 dict，因此您不能使用字符串进行索引。去检查什么是matTD 类型以了解如何索引它。

或者，您可能需要继续使用mat['x'] 而不是matTD['x']。

【讨论】：

感谢您的回复，mat 是 dict 并且 matTD 变成了“numpy.ndarray”，并且使用 mat 代替 matTD 并没有实际工作
@samiarja，使用 numpy ndarrays 可以做很多事情，但使用字符串索引不是其中之一（docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.html）。为什么您希望您的代码能够正常工作？

【解决方案2】：

我找到了此代码的解决方案。解决方法如下：

from scipy.io import loadmat
import numpy as np
mat = loadmat("/home/sami/sami/Dataset/data/test2/test2.mat")

matTD = mat['TD']
matX = mat['TD'][:,0]
matY = mat['TD'][:,1]
matP = mat['TD'][:,2]
matT = mat['TD'][:,3].astype('int32')
nEvents = matT.shape[0]
events = np.zeros((nEvents,4))

events[:,0] = matX.flatten()
events[:,1] = matY.flatten()
events[:,3] = matT.flatten()
events[:,2] = matP.flatten()


np.save("/home/sami/sami/Dataset/data/test1/test1.npy",events.astype('int32'))

该代码旨在将 .mat 文件转换为 .npy，而我只是没有正确地对数据进行切片。

【讨论】：