詳解錯誤---IndexError: too many indices for array

問題來源：參照一個網上案例

問題

這段代碼是有效的：

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> a[: , 2]
array([ 3,  7, 11])

這段代碼是無效的會報錯：“IndexError: too many indices for array”

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
>>> a[:,2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array

解答

關於數組的結構
第一個數組的形狀爲（3,4），第二個數組的形狀爲（3，）。第二個數組缺少第二個維度。np.array無法使用此輸入來構造矩陣（或長度類似的數組）。它只能創建一個列表數組。

>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

>>> print(a)
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

>>> print(type(a))
<class 'numpy.ndarray'>


>>> b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])

>>> print(b)
[list([1, 2, 3, 4]) list([5, 6, 7, 8]) list([9, 10, 11])]

>>> print(type(b))
<class 'numpy.ndarray'>

關於np.ndarray的解答
Numpy ndarray表示所有元素都具有相同的長度。在這種情況下，有數組不包含相同長度的列表，因此它最終是列表的一維數組，而不是“適當的”二維數組。問題源處在【9,10,11】這個數組缺失的一個數值導致維度不準確。

ndarray是具有相同類型和大小的項目的（通常爲固定大小）多維容器。

做如下驗證：

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
a.shape # (3,4)
a.ndim # 2

b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
b.shape # (3,)
b.ndim # 1