python: too many indices for array

出现这个问题的主要是维度不匹配，也就是说，矩阵中的维度出现了冗余的情况，例如数据中的数据维度不统一，导致矩阵的维度变为（n,）的情况产生。例如：

一、数据中维度不同造成

在上述例子中，a和b数组的维度大小不同，很难从报错中找出原因，我们可以i通过打印出数组的维度来进行错误的排查，打印数组的shape属性。如果直接使用a数组进行操作，数据不会报错，但若是直接对b数组进行操作的话，会直接提示：

IndexError:too many indices for array

解决办法：
1、如果是数据中缺少了一个数据，则要对缺失的数据进行补充。
2、或者直接对缺少数据的位置进行填充。

二、数据正确，但输出维度错误为（n,）

这种错误是在处理强制类型转换时出现的错误，处理的数据为Python下的列表包含元组格式。
数据为：

[(267.5509948730469, 291.084228515625, 11.240452766418457, 13.544210433959961)(150.3182830810547, 259.44091796875, 12.44009780883789, 16.75090789794922)(91.14350128173828, 328.9704895019531, 10.981318473815918, 14.897537231445312)(338.835693359375, 299.373291015625, 12.476198196411133, 17.797473907470703)(344.9810791015625, 193.673583984375, 11.98410415649414, 11.975150108337402)(354.6512145996094, 359.43450927734375, 27.140830993652344, 42.62242889404297)(409.1153564453125, 201.28187561035156, 13.354283332824707, 15.6940698623657)(380.6131896972656, 263.0042419433594, 12.414006233215332, 12.733485221862793)(326.6883239746094, 330.28802490234375, 15.327856063842773, 17.74440574645996)(331.81524658203125, 274.5369567871094, 9.03543758392334, 14.969551086425781)(108.6290512084961, 245.4127655029297, 13.381732940673828, 11.332084655761719)(339.169677734375, 307.6337890625, 13.901567459106445, 15.312585830688477)]

直接将数据赋值给字符，并输出维度正确，但在代码中是另外一个函数的输出时，则判断输出的维度为(n,)这种格式，具体原因未知。但仍可以用重新遍历读取数据重新组合的方式进行数据的重构。

解决办法：
重新读取数据，然后再进行强制类型转换，location_array为输出的数据。

# 打印维度
print（location_array.shape）
>> (98,)# 数据维度转换(98, ) -> (98, 4)
remove_nest_house_data = [list(data) for data in location_array]
data = np.array(remove_nest_house_data)
priint(data.shape)
>> (98,4)

此时，即可解决，有知道原因的，欢迎留言评论！

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python: too many indices for array

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