python - 将python列表复制到numpy数组时，如何防止TypeError : list indices must be integers, not tuple？

Question

我正在尝试使用来自另一个名为 mean_data 的数组中的数据创建 3 个 numpy 数组/列表，如下所示:

---> 39 R = np.array(mean_data[:,0])
     40 P = np.array(mean_data[:,1])
     41 Z = np.array(mean_data[:,2])

当我尝试运行程序时出现错误:

TypeError: list indices must be integers, not tuple

mean_data 列表看起来像这个示例...

[6.0, 315.0, 4.8123788544375692e-06],
[6.5, 0.0, 2.259217450023793e-06],
[6.5, 45.0, 9.2823565008402673e-06],
[6.5, 90.0, 8.309270169336028e-06],
[6.5, 135.0, 6.4709418114245381e-05],
[6.5, 180.0, 1.7227922423558414e-05],
[6.5, 225.0, 1.2308522579848724e-05],
[6.5, 270.0, 2.6905672894824344e-05],
[6.5, 315.0, 2.2727114437176048e-05]]

我不知道如何防止此错误，我尝试将 mean_data 创建为 np.array 并使用 np.append 为其添加值，但这也不能解决问题。

这是回溯(之前使用的是 ipython)

Traceback (most recent call last):
  File "polarplot.py", line 36, in <module>
    R = np.array(mean_data[:,0])
TypeError: list indices must be integers, not tuple

我尝试创建数组的另一种方法是:

mean_data = np.array([])

for ur, ua in it.product(uradius, uangle):
    samepoints = (data[:,0]==ur) & (data[:,1]==ua)
    if samepoints.sum() > 1:  # check if there is more than one match
        np.append(mean_data[ur, ua, np.mean(data[samepoints,-1])])
    elif samepoints.sum() == 1:
        np.append(mean_data, [ur, ua, data[samepoints,-1]])

对此的追溯是:

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-5268bc25e75e> in <module>()
     31     samepoints = (data[:,0]==ur) & (data[:,1]==ua)
     32     if samepoints.sum() > 1:  # check if there is more than one match
---> 33         np.append(mean_data[ur, ua, np.mean(data[samepoints,-1])])
     34     elif samepoints.sum() == 1:
     35         np.append(mean_data, [ur, ua, data[samepoints,-1]])

IndexError: invalid index

Answer 1

变量mean_data是一个嵌套列表，在Python中访问嵌套列表不能通过多维切片来完成，即:mean_data[1,2]，而是有人会写 mean_data[1][2].

这是因为mean_data[2] 是一个列表。进一步的索引是递归完成的 - 因为 mean_data[2] 是一个列表，mean_data[2][0] 是该列表的第一个索引。

另外，mean_data[:][0] 不起作用，因为 mean_data[:] 返回 mean_data。

解决方法是替换数组，或者导入原始数据，如下:

mean_data = np.array(mean_data)

numpy 数组(类似于 MATLAB 数组，与嵌套列表不同)支持使用元组进行多维切片。