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当我们在访问一维 numpy 数组时指定过多的索引值时，会出现 Python“IndexError: too many indices for array”。 要解决此错误，需要声明一个二维数组或更正索引访问器。

下面是一个产生上述错误的示例代码

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

print(arr.shape) # 👉️ (3, )  👈️ this is one-dimensional array

# ⛔️ IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
print(arr[:, 0])

我们有一个一维 numpy 数组，但指定了 2 个导致错误的索引。

如果我们有一个一维数组，则可以使用单个索引或切片。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

print(arr[0])  # 👉️ 1
print(arr[0:2])  # 👉️ [1 2]

我们可以改为声明一个二维 numpy 数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

print(arr.shape)  # 👉️ (3, 2) 👈️ this is two-dimensional array

print(arr[:, 0])  # 👉️ [1 3 5]

上面的示例使用 2 个索引来获取每个嵌套数组的第一个元素。

我们可以打印您尝试索引的数组以检查您是否包含您期望的内容。

如果我们只有一个一维数组，请在访问它时使用单个索引，例如 arr[0] 或 arr[0:3]。

错误的另一个常见原因是声明一个二维数组，其中并非所有嵌套数组都具有相同类型和大小的项目。

import numpy as np

# 👇️ declared one-dimensional array (second nested list has only 1 item)
arr = np.array([[1, 2], [3], [5, 6]])

print(arr.shape)  # 👉️ (3,)

# ⛔️ IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
print(arr[:, 0])

请注意 ，第二个嵌套数组只有一项，因此我们最终声明了一个一维数组。

numpy 数组是一个表示固定大小项目的多维同构数组的对象。

如果我们向第二个嵌套数组添加第二个项目，我们将声明一个二维数组。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

print(arr.shape)  # 👉️ (3, 2)

print(arr[:, 0])  # 👉️ [1 3 5]

请注意 ，数组的形状是 (3, 2)，而前面示例中的数组形状是 (3,)。

一旦声明了二维数组，就可以使用两个索引来访问嵌套数组中的项。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])


# ✅ 从前两个嵌套数组中获取第一项
print(arr[0:2, 0])  # 👉️ [1 3]

# ✅ 从前两个嵌套数组中获取最后一项
print(arr[0:2, -1])  # 👉️ [2 4]

总结

当我们在访问一维 numpy 数组时指定过多的索引值时，会出现 Python“IndexError: too many indices for array”。 要解决此错误，请声明一个二维数组或更正索引访问器。