Comment réparer : ‘numpy.ndarray’ l’objet n’a pas d’attribut ‘index’

Une erreur que vous pouvez rencontrer lors de l’utilisation de NumPy est :

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'

Cette erreur se produit lorsque vous tentez d’utiliser la fonction index() sur un tableau NumPy, pour lequel aucun attribut d’index n’est disponible.

L’exemple suivant montre comment résoudre cette erreur dans la pratique.

Comment reproduire l’erreur

Supposons que nous ayons le tableau NumPy suivant :

import numpy as np

#create NumPy array
x = np.array([4, 7, 3, 1, 5, 9, 9, 15, 9, 18])

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour trouver les valeurs minimales et maximales dans le tableau :

#find minimum and maximum values of array
min_val = np.min(x)
max_val = np.max(x)

#print minimum and maximum values
print(min_val, max_val)

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Supposons maintenant que nous essayions de trouver la position d’index des valeurs minimales et maximales dans le tableau :

#attempt to print index position of minimum value
x.index(min_val)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'

Nous recevons une erreur car nous ne pouvons pas appliquer une fonction index() à un tableau NumPy.

Comment résoudre l’erreur

Pour trouver la position d’index des valeurs minimales et maximales dans le tableau NumPy, nous pouvons utiliser la fonction NumPywhere () :

#find index position of minimum value
np.where(x == min_val)

(array([3]),)

#find index position of maximum value
np.where(x == max_val)

(array([9]),)

À partir du résultat, nous pouvons voir :

• La valeur minimale du tableau est située en position d’index 3 .
• La valeur maximale du tableau est située en position d’index 9 .

Nous pouvons utiliser cette même syntaxe générale pour trouver la position d’index de n’importe quelle valeur dans un tableau NumPy.

Par exemple, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour rechercher quelles positions d’index sont égales à la valeur 9 dans le tableau NumPy :

#find index positions that are equal to the value 9
np.where(x == 9)

(array([5, 6, 8]),)

À partir du résultat, nous pouvons voir que les valeurs aux positions d’index 5, 6 et 8 sont toutes égales à 9 .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment corriger d’autres erreurs courantes en Python :

Comment réparer KeyError dans Pandas
Comment réparer : ValueError : impossible de convertir le float NaN en entier
Comment réparer : ValueError : les opérandes n’ont pas pu être diffusés avec les formes