Python 索引器错误：使用另一个数组索引数组时索引过多

我知道很多人都问过这个错误，但我还没有找到任何可以帮助我的东西

这是我的代码：

def nanalyze(pupil, pw_sim):
    import numpy as np

    temp_s = abs(pw_sim)**2 * pupil

    vals_x, vals_y = np.where(pupil > 0)
    mask = pupil[vals_x[0]:vals_x[len(vals_x)-1], vals_y[0]:vals_y[len(vals_y)-1]]

    s_i = (np.mean(temp_s[tuple(mask)]**2) / (np.mean(temp_s[tuple(mask)])**2)) - 1
    return s_i

倒数第二行s_i=np.meantemp_s[tuplemask]**2/np.meantemp_s[tuplemask]**2-1返回索引错误：索引太多

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瞳孔和pw_sim分别为10241024形状的阵列。因此，temp_s也是一个10241024阵列，而mask最终是一个10231023阵列。我试着制作了一个10241024掩码，以检查是否仅仅因为形状不同而导致索引错误，但这似乎没有改变任何事情。

您可能应该阅读有关numpy的内容，有时称为花式索引

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你的问题不清楚你想用temp_s[面具]做什么。如果面具真的是一个面具，你需要确保它有dtype bool和temp_的形状。如果它不是一个掩码，你需要更好地解释你想做什么。

事实证明，简化和使用不同的语法解决了这个问题。现在，而不是

vals_x, vals_y = np.where(pupil > 0)
mask = pupil[vals_x[0]:vals_x[len(vals_x)-1], vals_y[0]:vals_y[len(vals_y)-1]]

s_i = (np.mean(temp_s[tuple(mask)]**2) / (np.mean(temp_s[tuple(mask)])**2)) - 1

我有

temp_s_nz = np.mean(temp_s[pupil >0])
temp_sq_nz = np.mean(temp_s[pupil >0]**2)

s_i = (temp_sq_nz) / (temp_s_nz)**2 - 1

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这个改变是由我的导师做的，所以我不能完全解释为什么它能工作，但我知道不再有任何错误，代码也更容易阅读。我认为这是因为瞳孔>0的定义方式；在我最初的代码中有错误的空间，现在没有了。感谢您的帮助。

这应该做什么：临时任务[tuplemask]？它应该使用掩码索引临时任务。我从Matlab代码中翻译了这整件事，该代码将其作为temp_smask。如果你要创建一个元组，就我所知，它不能用作索引。嗯。我最初把它作为temp_s[mask]使用，但我得到一个不同的错误，说我不能使用mask作为索引。事实上，我在这个网站上发现了一个可以通过使用tupleThanks来纠正的错误，我将对此进行调查。mask是我正在使用的模块的一个mask，但它不是一个会有数据类型bool的mask。关于temp_s[mask]，我只知道它应该使用mask索引temp_。