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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/05/27 12:09

IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices とエラーが出ました。

import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp import pickle from scipy import fft from time import localtime, strftime import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk,remove_small_objects from skimage.filter import rank from skimage.util import img_as_ubyte import wave folder = 'mlsp_contest_dataset/' essential_folder = folder+'essential_data/' supplemental_folder = folder+'supplemental_data/' spectro_folder =folder+'my_spectro/' single_spectro_folder =folder+'my_spectro_single/' dp_folder = folder+'DP/' # Each audio file has a unique recording identifier ("rec_id"), ranging from 0 to 644. # The file rec_id2filename.txt indicates which wav file is associated with each rec_id. rec2f = pd.read_csv(essential_folder + 'rec_id2filename.txt', sep = ',') # There are 19 bird species in the dataset. species_list.txt gives each a number from 0 to 18. species = pd.read_csv(essential_folder + 'species_list.txt', sep = ',') num_species = 19 # The dataset is split into training and test sets. # CVfolds_2.txt gives the fold for each rec_id. 0 is the training set, and 1 is the test set. cv = pd.read_csv(essential_folder + 'CVfolds_2.txt', sep = ',') # This is your main label training data. For each rec_id, a set of species is listed. The format is: # rec_id,[labels] raw = pd.read_csv(essential_folder + 'rec_labels_test_hidden.txt', sep = ';') label = np.zeros(len(raw)*num_species) label = label.reshape([len(raw),num_species]) for i in range(len(raw)): line = raw.iloc[i] labels = line[0].split(',') labels.pop(0) # rec_id == i for c in labels: if(c != '?'): print(label) label[i,c] = 1

と書いてあるコードを実行したところ、

label[i,c] = 1

のところで上記のエラーが出ました。
試しに、print(label)でlabelの中身を見て見たのですが、

warn(skimage_deprecation('The `skimage.filter` module has been renamed ' [[ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] ..., [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 0.]]

と出力されました。
エラー文は、配列の要素はintegers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean は使えない、という意味だと思っていますが、配列の要素に数字(int)を入れたことはたくさんあるので、なぜここでエラーが出るのかわかりません。
どのように直せば良いのでしょうか?

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変数c は、文字列ですから、以下のどれにも当てはまりません。
integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays

= 質問のコードの理解 =
質問のコードの中の関連部分を遡りで解釈していくと以下のようになって、cが文字列であることは明らかです。

[label[i,c] = 1 の3行上]
for c in labels:で cは、配列labels の1つの要素の値になっています。
[その3行上と2行上]
line = raw.iloc[i]
labels = line[0].split(',')
linesは、rawの1行を、カンマ(',')で分割したものですから、文字列の一次元配列です。
[さらに4行上]
raw = pd.read_csv(essential_folder + 'rec_labels_test_hidden.txt', sep = ';')
rawは、セミコロン区切りのテキストファイルをcsvファイルのように読み込んだ文字列配列です。

== 推測に基づく解決策の提案 ==
label[i,c] という使い方をしてらっしゃいますから、cには数に見えるもの、1つ以上の数字から成る文字列が入っているのだと推測しました。
もしも、cが数を表す文字列なのであれば、数を表す文字列を整数に変換する関数 intを使って

Python

1 label[i,c] = 1

Python

1 label[i,int(c)] = 1

に修正すれば良いと思われます。

投稿2017/05/29 07:13

coco_bauer

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