<\/p>\n
B\u0142\u0105d, kt\u00f3ry mo\u017cesz napotka\u0107 podczas korzystania z Pythona, to:<\/span><\/p>\n Ten b\u0142\u0105d zwykle wyst\u0119puje z jednego z dw\u00f3ch powod\u00f3w:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Pr\u00f3bowano przeprowadzi\u0107 indeksowanie tablicy na li\u015bcie.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Pr\u00f3bowano po\u0142\u0105czy\u0107 dwie macierze przy u\u017cyciu nieprawid\u0142owej sk\u0142adni.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak unikn\u0105\u0107 tych b\u0142\u0119d\u00f3w w obu scenariuszach.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce pr\u00f3bujemy u\u017cy\u0107 poni\u017cszego kodu do utworzenia wykresu liniowego w Matplotlib z legend\u0105 i etykietami:<\/span><\/p>\n Otrzymujemy b\u0142\u0105d, poniewa\u017c pr\u00f3bowali\u015bmy u\u017cy\u0107 indeksowania tablicy na li\u015bcie.<\/span><\/p>\n Aby unikn\u0105\u0107 tego b\u0142\u0119du, musimy najpierw przekonwertowa\u0107 list\u0119 na tablic\u0119 NumPy za pomoc\u0105 np.array()<\/strong> w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n Tym razem mo\u017cemy losowo wybra\u0107 dwie warto\u015bci z listy bez \u017cadnego b\u0142\u0119du, odk\u0105d po raz pierwszy przekonwertowali\u015bmy list\u0119 na tablic\u0119 NumPy.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce spr\u00f3bujemy u\u017cy\u0107 poni\u017cszego kodu do po\u0142\u0105czenia dw\u00f3ch macierzy NumPy:<\/span><\/p>\n Otrzymujemy b\u0142\u0105d, poniewa\u017c nie dostarczyli\u015bmy macierzy jako krotki do funkcji concatenate()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Aby unikn\u0105\u0107 tego b\u0142\u0119du, nale\u017cy u\u017cy\u0107 podw\u00f3jnych nawias\u00f3w, aby dostarczy\u0107 macierze w formie krotki do funkcji concatenate()<\/strong> w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n Tym razem udaje nam si\u0119 bezb\u0142\u0119dnie po\u0142\u0105czy\u0107 obie macierze.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak naprawi\u0107 inne typowe b\u0142\u0119dy w Pythonie:<\/span><\/p>\n Jak naprawi\u0107 b\u0142\u0105d KeyError w Pandach<\/a> B\u0142\u0105d, kt\u00f3ry mo\u017cesz napotka\u0107 podczas korzystania z Pythona, to: TypeError : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index Ten b\u0142\u0105d zwykle wyst\u0119puje z jednego z dw\u00f3ch powod\u00f3w: 1. Pr\u00f3bowano przeprowadzi\u0107 indeksowanie tablicy na li\u015bcie. 2. Pr\u00f3bowano po\u0142\u0105czy\u0107 dwie macierze przy u\u017cyciu nieprawid\u0142owej sk\u0142adni. Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak unikn\u0105\u0107 tych b\u0142\u0119d\u00f3w w […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3238","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n TypeError<\/strong><\/span> : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index<\/strong><\/span><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Pr\u00f3bowano przeprowadzi\u0107 indeksowanie tablicy na li\u015bcie.<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create a list of values\n<\/span>data = [3, 5, 5, 7, 8, 10, 12, 14]\n\n#choose 3 random values from list\n<\/span>random_values = np. random<\/span> . choice<\/span> (range(len(data)), size= 2<\/span> )\n\n#attempt to use indexing to access elements in list\n<\/span>random_vals = data[random_values. astype<\/span> (int)]\n\n#view results\n<\/span>random_vals\n\nTypeError<\/span> : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index\n<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create a list of values\n<\/span>data = [3, 5, 5, 7, 8, 10, 12, 14]\n\n#choose 3 random values from list\n<\/span>random_values = np. random<\/span> . choice<\/span> (range(len(data)), size= 2<\/span> )\n\n#attempt to use indexing to access elements in list\n<\/span>random_vals = np. array<\/span> (data)[random_values. astype<\/span> (int)]\n\n#view results\n<\/span>random_vals\n\narray([5, 7])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Przyk\u0142ad 2: Pr\u00f3bowano po\u0142\u0105czy\u0107 dwie macierze przy u\u017cyciu nieprawid\u0142owej sk\u0142adni.<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create twoNumPy matrices\nmat1 = np. matrix<\/span> ([[3, 5], [5, 7]])\nmat2 = np. matrix<\/span> ([[2, 4], [1, 8]])\n\n#attempt to concatenate both matrices\n<\/span>n.p. concatenate<\/span> (mat1, mat2)\n\nTypeError<\/span> : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create twoNumPy matrices\nmat1 = np. matrix<\/span> ([[3, 5], [5, 7]])\nmat2 = np. matrix<\/span> ([[2, 4], [1, 8]])<\/span>\n\n#attempt to concatenate both matrices\nn.p. concatenate<\/span> ((mat1, mat2))\n\nmatrix([[3, 5],\n [5, 7],\n [2, 4],\n [1, 8]])\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak naprawi\u0107: ValueError: Nie mo\u017cna przekonwertowa\u0107 float NaN na int<\/a>
Jak naprawi\u0107: B\u0142\u0105d warto\u015bci: Nie mo\u017cna rozg\u0142asza\u0107 argument\u00f3w z kszta\u0142tami<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"