ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

https://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50708302

报错原因:

Numpy对逻辑表达式判别不清楚,它可以返回False如果等号两边两个式子是数值相等,也可以返回True因为等号两边两个式子是逻辑相等。它觉得这是模棱两可的,因此放弃做判断,统一用a.any()进行或比较,或a.all()进行与比较。

原文地址:https://www.cnblogs.com/christy99cc/p/11294636.html

时间: 2024-10-02 21:54:19

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()的相关文章

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()

在使用pandas判断数据时出现错误提示: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 个人理解:这是因为,你将一个值与多个值或一个列表中的值相比较.匹配,导致的问题 看提示,我们可以知道,在比较前,我们可以使用它推荐的某个方法: a.empty    if(a.empty):print("!!")    判断a是否为

python pandas进行条件筛选时出现ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().”

在使用pandas进行条件筛选时,使用了如下的代码: fzd_index=data[(data['实际辐照度']<mi)or(data['实际辐照度']>ma)].index 原本以为,并没有太大的问题.但是出现了ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().” 这样的报错. 正确方式: fzd_index=data[(data.

LeetCode26/27/80 Remove Duplicates from Sorted Array I and II/Remove Element**

一:Remove Duplicates from Sorted Array 题目: Given a sorted array, remove the duplicates in place such that each element appear only once and return the new length. Do not allocate extra space for another array, you must do this in place with constant m

python中numpy对函数进行矢量化转换

在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环. 但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. def Theta(x): """ Scalar implemenation of the Heaviside step function. """ if x >= 0: return 1 else: return 0 Theta(array([-3,-2,-1,0

Python--线性代数篇

讲解Python在线性代数中的应用,包括: 一.矩阵创建 先导入Numpy模块,在下文中均采用np代替numpy 1 import numpy as np 矩阵创建有两种方法,一是使用np.mat函数或者np.matrix函数,二是使用数组代替矩阵,实际上官方文档建议我们使用二维数组代替矩阵来进行矩阵运算:因为二维数组用得较多,而且基本可取代矩阵. 1 >>> a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #使用mat函数创建一个2X3矩阵 2 >>&

学习大数据第五天:最小二乘法的Python实现(二)

1.numpy.random.normal numpy.random.normal numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution. The probability density function of the normal distribution, first derived by De Moivre and 200 ye

关于panda中dataframe的与&amp;运算*(stackoverflow高票答案)

85 down vote favorite 31 What explains the difference in behavior of boolean and bitwise operations on lists vs numpy.arrays? I'm getting confused about the appropriate use of the '&' vs 'and' in python, illustrated in the following simple examples.

02_numpy

numpy get started 导入numpy库,并查看numpy版本 import numpy as np np.__version__ '1.13.0' import matplotlib.pyplot as plt cat = plt.imread('cat.jpg') print(cat) [[[231 186 131] [232 187 132] [233 188 133] ..., [100 54 54] [ 92 48 47] [ 85 43 44]] [[232 187 13

pandas小记:pandas数据输入输出

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re