python - 值错误: too many boolean indices for a n=600 array (float)

Question

我在尝试运行(在 Python 上)时遇到问题:

#Loading in the text file in need of analysis
x,y=loadtxt('2.8k to 293k 15102014_rerun 47_0K.txt',skiprows=1,unpack=True,dtype=float,delimiter=",")

C=-1.0      #Need to flip my voltage axis

yone=C*y    #Actually flipping the array

plot(x,yone)#Test

origin=600.0#Where is the origin? i.e V=0, taking the 0 to 1V elements of array

xorg=x[origin:1201]# Array from the origin to the final point (n)

xfit=xorg[(x>0.85)==True] # Taking the array from the origin and shortening it further to get relevant area

它返回 ValueError。我尝试使用更小的 10 个元素数组来执行此过程，并且 xfit=xorg[(x>0.85)==True] 命令工作正常。该程序试图做的是将某些数据的视野缩小到相关点，以便我可以拟合一条最适合数据线性元素的线。

对于格式困惑，我深表歉意，但这是我在该网站上提出的第一个问题，因为我无法搜索我可以理解哪里出错的内容。

Answer 1

这个答案是为那些不了解 numpy 数组的人(比如我)准备的，感谢 MrE 提供了 numpy 文档的指针。

Numpy 数组具有 boolean 掩码这个很好的功能。

对于 numpy 数组，大多数运算符返回应用于每个元素的操作数组 - 而不是像普通 Python 列表中那样的单个结果:

>>> alist = range(10)
>>> alist
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> alist > 5
True

>>> anarray = np.array(alist)
>>> anarray
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> anarray > 5
array([False, False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

您可以使用 bool 数组作为 numpy 数组的索引，在这种情况下，您将获得一个过滤后的数组，其中对应的 bool 数组元素为 True 的位置。

>>> mask = anarray > 5
>>> anarray[mask]
array([6, 7, 8, 9])

掩码不得大于数组:

>>> anotherarray = anarray[mask]
>>> anotherarray
array([6, 7, 8, 9])

>>> anotherarray[mask]
ValueError: too many boolean indices

所以你不能使用比你正在屏蔽的数组更大的掩码:

>>> anotherarray[anarray > 7]
ValueError: too many boolean indices

>>> anotherarray[anotherarray > 7]
array([8, 9])

由于 xorg 小于 x，因此基于 x 的掩码将比 xorg 长，并且您获取 ValueError 异常。