蟒蛇NumPy的偏色問題

Question

我想用下面的代碼

self.indeces = np.arange(tmp_idx[len(tmp_idx) -1]) 
    self.samples = np.interp(self.indeces, tmp_idx, tmp_s) 

其中tmp_idx和tmp_s是numpy的陣列進行插值。我收到以下錯誤：

array cannot be safely cast to required type

你知道如何解決這個問題嗎？

UPDATE：

class myClass 
    def myfunction(self, in_array, in_indeces = None): 
     if(in_indeces is None): 
      self.indeces = np.arange(len(in_array)) 
     else: 
      self.indeces = in_indeces  
     # clean data 
     tmp_s = np.array; tmp_idx = np.array; 
     for i in range(len(in_indeces)): 
      if(math.isnan(in_array[i]) == False and in_array[i] != float('Inf')): 
       tmp_s = np.append(tmp_s, in_array[i]) 
       tmp_idx = np.append(tmp_idx, in_indeces[i]) 
     self.indeces = np.arange(tmp_idx[len(tmp_idx) -1]) 
     self.samples = np.interp(self.indeces, tmp_idx, tmp_s) 

Answer 1

你的一個可能的問題是，當你有下面這行：

tmp_s = np.array; tmp_idx = np.array; 

要設置tmp_s和tmp_idx的內置功能np.array。然後當你追加時，你有對象類型的數組，其中np.interp不知道如何處理。我想你可能認爲你正在創建零長度的空數組，但這不是如何numpy或python的作品。

嘗試像，而不是執行以下操作：

class myClass 
    def myfunction(self, in_array, in_indeces = None): 
     if(in_indeces is None): 
      self.indeces = np.arange(len(in_array)) 
      # NOTE: Use in_array.size or in_array.shape[0], etc instead of len() 
     else: 
      self.indeces = in_indeces  
     # clean data 
     # set ii to the indices of in_array that are neither nan or inf 
     ii = ~np.isnan(in_array) & ~np.isinf(in_array) 
     # assuming in_indeces and in_array are the same shape 
     tmp_s = in_array[ii] 
     tmp_idx = in_indeces[ii] 
     self.indeces = np.arange(tmp_idx.size) 
     self.samples = np.interp(self.indeces, tmp_idx, tmp_s) 

沒有保證，這將很好地工作，因爲我不知道你的輸入或預期的產出，但這應該讓你開始。注意，在numpy中，如果有一種方法在整個數組上執行所需的操作，則通常不鼓勵循環訪問數組元素，並一次對它們進行操作。使用內置的numpy方法總是快得多。肯定看穿numpy文檔，看看有什麼方法可用。你不應該像對待一個普通的Python列表一樣對待numpy數組。