Python-> sklearn->预处理-> LabelEncoder：错误

Question

我运行以下代码来编码和解码标签，而我的终端显示错误：

if diff：DeprecationWarning：空数组的真值不明确。返回False，但是将来会导致错误。使用array.size > 0检查数组是否为空。

from sklearn import preprocessing as pp
import numpy as np

decode_values=['a','b','c','d','e','f','g']
encoder=pp.LabelEncoder()
encoder.fit(decode_values)
print(encoder.inverse_transform(np.array([0,1])))

我打开label.py并获取导致错误的代码：

def inverse_transform(self, y):
    """Transform labels back to original encoding.

    Parameters
    ----------
    y : numpy array of shape [n_samples]
        Target values.

    Returns
    -------
    y : numpy array of shape [n_samples]
    """
    check_is_fitted(self, 'classes_')

    diff = np.setdiff1d(y, np.arange(len(self.classes_)))

    if diff:
        raise ValueError("y contains new labels: %s" % str(diff))
    y = np.asarray(y)
    return self.classes_[y]

在我的情况下，变量“ diff”应该为空，但是机器无法理解“ if diff”。将其更改为“ if list（diff）”后，错误消失了。我检查了我的课本和其他视频，但未发生此错误。我为差异感到困惑。