【Numpy】np.loadtxt 读取单行数据时报错。（零维数组）

np.loadtxt 读取单行数据时遇到了报错

代码：

import numpy as nplabelPath="./name.names"
names = np.loadtxt(labelPath, dtype='str')print(names[0])

names中的数据：

报错：

IndexError: too many indices for array: array is 0-dimensional, but 1 were indexed

原因

当np.loadtxt 读取单行数据时候，会返回一个0维数组。0维度数组不能通过names[0]的形式来读取。

解决，将0维度数组也转为一维数组。

代码如下：

import numpy as nplabelPath="./name.names"
names = np.loadtxt(labelPath, dtype='str')if names.ndim == 0:names = np.array([names.item()])print(type(names))
print(names)
print(names[0])labelPath2="./name2.names"
names2 = np.loadtxt(labelPath2, dtype='str')
print(type(names2))
print(names2)

输出：

增加的部分：将0维度转为1维度。

if names.ndim == 0:names = np.array([names.item()])

0维度数组

标量（scalar）：一个标量 a 可以是整数、实数或复数。零维数组（即只有单纯的一个数）。

向量（vector）：多个标量a1,a2,⋯,an按一定顺序组成一个序列。一维数组，向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；shape=(1,n)

矩阵（matrix）：将向量的所有标量都替换成相同规格的向量。二维数组；shape=(m,n)