IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 9；数组下标溢出问题

zhangkai__

于 2022-06-24 21:54:25 发布

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文章标签：机器学习深度学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangkai__/article/details/125452843

在编写机器学习算法时遇到IndexError，原因是循环中索引超出数据集维度。博客作者通过检查发现，代码中对二维数据的索引使用错误，导致错误。修正后的代码正确地计算了特征平均值。此外，还介绍了如何使用round()函数截取浮点数到指定精度。

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IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 9

今天在写一个机器学习算法的时候遇到了这样一个问题，算法原型的一部分是想要求样本数据特征平均值，本身是很简单，但是报出一个

IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 9 错误。。。。翻译一下：索引9超出轴0的大小为9的界限。

问题的解决：

首先我要处理的训练集类似这样：（只是一个部分的比喻）

在这里插入图片描述

数据集特征个数为9，因为是表格是二维的，我在设置循环时候错误的写成了X_train[j],[i], 因为x[n],[m]代表第n+1行的第m+1个数，前面X_train[j],[i], 写错了i,和j的位置，i最大43500 肯定远超过了9，所以报了个大大的红！！！

改正后的代码如下，X_train[i],[j],才是正解。。

for j in range(len(X_train[0])):#j(0-9)
    valsum=0
    for i in range(len(X_train)):#i(0-43500)
        valsum+=X_train[i][j]
    valsum/=len(X_train)
    avg.append(valsum)

另外记录一下，当想取指定长度的浮点数，可以使用round（）函数；

a = 3.1415926
print(round(a, 4))
# 3.142 会自动进位4舍5入