Question

我想编写一个函数，该函数可以从提供的 bin概率中随机选择训练集中的元素。我将设置的索引划分为11个bin ，然后为其创建自定义概率。

bin_probs = [0.5, 0.3, 0.15, 0.04, 0.0025, 0.0025, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001, 0.001]

X_train = list(range(2000000))

train_probs = bin_probs * int(len(X_train) / len(bin_probs)) # extend probabilities across bin elements
train_probs.extend([0.001]*(len(X_train) - len(train_probs))) # a small fix to match number of elements
train_probs = train_probs/np.sum(train_probs) # normalize
indices = np.random.choice(range(len(X_train)), replace=False, size=50000, p=train_probs)
out_images = X_train[indices.astype(int)] # this is where I get the error

我收到以下错误：

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index with 1D numpy indices array

我觉得很奇怪，因为我已经检查了要创建的索引数组，所以它是 1-D ，它是整数，并且是标量。

我想念什么？

注意：我尝试将indices与astype(int)一起传递。同样的错误。

Answer 1

每当我以错误的方式使用np.concatenate时，都会收到此错误：

>>> a = np.eye(2)
>>> np.concatenate(a, a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<__array_function__ internals>", line 6, in concatenate
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

正确的方法是将两个数组作为元组输入：

>>> np.concatenate((a, a))
array([[1., 0.],
       [0., 1.],
       [1., 0.],
       [0., 1.]])

Answer 2

错误消息可能在某种程度上具有误导性，但是要点是X_train是一个列表，而不是一个numpy数组。您不能在其上使用数组索引。首先将其设置为数组：

out_images = np.array(X_train)[indices.astype(int)]

Answer 3

生成此错误消息的简单情况：

In [8]: [1,2,3,4,5][np.array([1])]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-55def8e1923d> in <module>()
----> 1 [1,2,3,4,5][np.array([1])]

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

一些可行的变体

In [9]: [1,2,3,4,5][np.array(1)]     # this is a 0d array index
Out[9]: 2
In [10]: [1,2,3,4,5][np.array([1]).item()]    
Out[10]: 2
In [11]: np.array([1,2,3,4,5])[np.array([1])]
Out[11]: array([2])

基本python列表索引比numpy的索引更具限制性：

In [12]: [1,2,3,4,5][[1]]
....
TypeError: list indices must be integers or slices, not list

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再次查看

indices = np.random.choice(range(len(X_train)), replace=False, size=50000, p=train_probs)

indices是一维整数数组-但它当然不是标量。它是50000个整数的数组。列表不能一次用多个索引建立索引，无论它们是在列表中还是在数组中。

Answer 4

另一种可能导致此错误的情况是

>>> np.ndindex(np.random.rand(60,60))
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

使用实际形状将其修复。

>>> np.ndindex(np.random.rand(60,60).shape)
<numpy.ndindex object at 0x000001B887A98880>

Answer 5

检查您传递的参数是否正确。与 Simon 类似，当 np.all 只接受一个数组时，我将两个数组传递给它，这意味着第二个数组被解释为一个轴。

TypeError：只有整数标量数组可以使用一维numpy indexs数组转换为标量索引

5 个答案:

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