IndexError：索引 0 超出了大小为 0 的轴 0 的范围

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

当我们尝试访问空 numpy 数组的第一维中的第一项时，会出现 Python“IndexError：索引 0 超出轴 0 的范围，大小为 0”。

要解决该错误，请使用块或在通过索引访问数组之前try/except检查数组的大小是否不等于。0

indexerror 索引 0 超出轴 0 的范围，大小为 0

下面是错误如何发生的示例。

主程序


import numpy as np

arr = np.array([])

print(arr.shape)  # 👉️ (0,)
print(arr.size)  # 👉️ 0

# ⛔️ IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
print(arr[0])

访问空数组中的第一个元素

这是错误如何发生的另一个示例。

主程序


import numpy as np

# 👇️ array of 0 rows and 0 columns
arr = np.zeros((0, ), int)

print(arr)  # []

# ⛔️ IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
print(arr[0])

我们试图访问导致错误的空数组中的第一个元素。

使用数组的`shape`or属性`size`

您可以使用
shape
属性打印数组的形状 – 数组维度的元组。

主程序


import numpy as np

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

print(arr.shape)  # 👉️ (3,)
print(arr.size)  # 👉️ 3

size属性

可用于打印数组的大小（数组中元素的数量）。

请注意，NumPy 使用从零开始的索引 – 数组中的第一个元素的索引为0.

检查数组的大小是否大于`0`

解决错误的一种方法是检查数组的大小是否大于0
访问其第一项之前的大小。

主程序


import numpy as np

arr = np.array([])

if arr.size > 0:
    print(arr[0])
else:
    print('The array has a size of 0')

检查数组的大小

if仅当数组的大小大于时才运行该块0，否则else运行该块。

使用`try/except`语句来处理错误

或者，您可以使用
try/except 语句来处理错误。

主程序


import numpy as np

arr = np.array([])

try:
    print(arr[0])
except IndexError:
    print('The array is empty')

使用 try except 语句来处理错误

0我们尝试访问引发异常的索引处的数组元素IndexError
。

您可以处理错误或使用块pass中的关键字except。

主程序


import numpy as np

arr = np.array([])

try:
    print(arr[0])
except IndexError:
    pass

pass语句什么都不做，当语法上需要语句但程序不需要任何操作时使用。

确保数组有正确的维度

声明 NumPy 数组时，请确保它具有正确的维度。

主程序


import numpy as np

arr_1 = np.array([1, 2, 3])

print(arr_1.shape)  # 👉️ (3,)
print(arr_1.size)  # 👉️ 3
print(arr_1[0])  # 👉️ 1

# -----------------------------------------

# 👇️ array with 2 rows and 3 columns
# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]
arr_2 = np.zeros((2, 3), dtype=int)
print(arr_2.shape)  # (2, 3)

print(arr_2[0])  # 👉️ [0 0 0]
print(arr_2[0][0])  # 👉️ 0
print(arr_2.size) # 👉️ 6

轴0是数组的第一维，该size属性可用于获取数组中元素的数量。

对于二维数组，第一组方括号用于指定所选行的索引，第二组用于指定列（行内的值）。

创建一个0行N列的数组

确保您没有创建具有 0 行和 N 列的数组。

主程序


import numpy as np

arr = np.zeros((0, 3), dtype=int)
print(arr)  # 👉️ []
print(arr.shape)  # (0, 3)

# ⛔️ IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
print(arr[0])

示例中的数组的0第一个维度有一个大小，因此尝试访问索引处的任何元素都会导致IndexError.

相反，为行指定一个非零值。

主程序


import numpy as np

# 👇️ array with 2 rows and 3 columns
arr = np.zeros((2, 3), dtype=int)

# [[0 0 0]
#  [0 0 0]]
print(arr)

print(arr.shape)  # 👉️ (2, 3)

print(arr[0])  # 👉️ [0 0 0]

代码示例创建一个包含 2 行和 3 列的数组。

访问索引不存在的非空数组

如果您在不存在的索引处访问非空数组，也会发生此错误。

主程序


import numpy as np


arr = np.array([0])

print(arr[0])  # 👉️ 0

print(arr.shape) # 👉️ (1, )
print(arr.size) # 1

# ⛔️ IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
print(arr[1])

示例中的数组只有一个元素。

NumPy 索引是从零开始的，因此访问索引处的数组1会导致错误。

NumPy 数组中的第一个元素的索引为0，最后一个元素的索引为-1或len(array) - 1。

您可以使用try/except语句来处理错误。

主程序


import numpy as np

arr = np.array([0])

try:
    print(arr[1])
except IndexError:
    # 👇️ this runs
    print('The specified index does NOT exist')

如果索引不存在，则IndexError引发 an 然后由
except块处理。

额外资源

您可以通过查看以下教程来了解有关相关主题的更多信息：