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

修复机器学习算法中索引错误的问题
最新推荐文章于 2024-09-30 16:22:35 发布
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#机器学习 #深度学习 #python

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。

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
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zhangkai__
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就可以正常跑通了 我们之前写的num_classes=1000是不行的 应为我们只分为5类 至于为啥是6而不是5 我确实不知道 后面会进行相关了解 也希望了解的人可以在评论区告诉大家和我。在之前的视频中 这位博主的模型一直跑不通 会出现Target 5 is out of bounds 的问题 困扰了我好久在解决完了就有了这个文章。在举一个例子在 Google模型中 我们不仅要把。之后我们将他只改一个值。最后把我的写的源码附上。
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IndexError: index 9 is out of bounds for axis 1 with size 9
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报错1：IndexError: index 9 is out of bounds for axis 1 with size 9 肯定是下标搞错了，把出问题的代码行，每一个数组下标都检查一下，被赋值的一边也要检查 还有一个类似的报错：index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1 a = np.zeros((1, n - 1)) // 调用单个元素要用：a[0][下标] a = np.zeros(n - 1) // 调用单个元素要用：a[下标]即可
完全解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0
输入知识，消化知识，输出知识，分享知识，教人让我学习更好，业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随
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索引错误：索引0超出了大小为0的轴1的范围。首先要确保你的数组确实包含了数据，如果数组是空的，那么访问其元素就会导致索引越界错误。这个错误是由于代码中尝试访问一个空数组的第一个元素（索引为0），而数组的大小为0，导致索引超出了边界。可以通过，查看列表，输出列表内容，查看列表的形状，如果发现列表的确是空值，所以修改列表内容即可！如果你确定代码中存在访问数组元素的情况，可以在访问之前加上条件检查，以避免索引越界。确保你的代码中没有在一个空数组上进行索引操作，或者在进行索引操作之前先检查数组的长度。
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IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 1
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在使用 NumPy 进行数组操作时，可能会遇到如下错误信息： ``` IndexError: index 9 is out of bounds for axis 0 with size 1 ``` 该错误表示尝试访问数组中某个维度的索引超出了该维度的实际范围。具体来说，在轴 `axis=0` 上只有大小为 1 的空间，但代码试图访问索引 9，这显然无效。 ### 错误原因分析 此错误通常出现在以下几种情况中： - 数组未正确初始化或数据加载失败，导致数组为空或仅包含少量元素。 - 在多维数组中，某一维度的大小不足以容纳所使用的索引值。 - 数据处理逻辑中存在对数组长度的误解，例如假设数组具有固定长度但实际并非如此。 ### 解决方法 #### 1. 检查数组形状与内容 在访问数组元素之前，应确保数组已经被正确填充，并且其形状符合预期。可以使用 `array.shape` 来检查数组各维度的大小： ```python import numpy as np arr = np.array([]) # 示例空数组 if arr.size == 0: print("数组为空，请检查数据加载或生成过程。") else: print("数组形状:", arr.shape) ``` #### 2. 验证索引是否有效 在访问特定索引前，应验证该索引是否小于对应维度的大小： ```python index_to_access = 9 if index_to_access < arr.shape[0]: print(arr[index_to_access]) else: print(f"索引 {index_to_access} 超出范围，请检查索引计算逻辑。") ``` #### 3. 调试数据来源 如果数组是从外部文件（如 CSV、HDF5 等）读取而来，应检查文件路径、格式以及读取函数是否正确执行。例如使用 Pandas 加载数据时： ```python import pandas as pd try: df = pd.read_csv(&#39;data.csv&#39;) arr = df.values except Exception as e: print("数据加载失败:", str(e)) ``` #### 4. 使用异常处理机制 为了防止程序因索引错误而崩溃，可以使用 `try-except` 块来捕获并处理异常： ```python try: value = arr[9] except IndexError: print("索引超出范围，请检查数组大小和索引逻辑。") ``` --- ###
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