TypeError：只有整数标量数组才能转换为具有1D numpy索引数组的标量索引

Question

我想写一个函数，根据提供的bin概率，从训练集中随机选取元素。我将集合索引划分为11个单元，然后为它们创建自定义概率。

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

我得到以下错误：

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

我觉得这很奇怪，因为我已经检查了我创建的索引数组。它是一维的，它是整数，它是标量。

我错过了什么？

注意：我试图通过astype（int）传递索引。同样的错误。




Answer 1

生成此错误消息的简单案例：

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

一些有效的变体：

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的更具限制性：

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

再看

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

index是一个1d整数数组，但它肯定不是标量的。这是一个由50000个整数组成的数组。列表不能同时用多个索引进行索引，无论它们是在列表还是数组中。

Answer 2

每当我以错误的方式使用np.concatenate时，我都会得到这个错误：

>>> 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 3

也许错误消息有些误导，但要点是X\u train是一个列表，而不是numpy数组。不能对其使用数组索引。首先将其设置为数组：

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