使用索引对数组进行排序会导致索引太多

Question

我正在尝试根据其值对字典键进行排序。所以我用numpy的argsort来按升序对值进行排序。但是，当我尝试根据值索引对键进行排序时，我得到以下错误：

IndexError: too many indices for array

我在做什么错在这里？

import numpy as np 

## Map occurences of colours in image 
colour_map = {} 
#... 
colour_map['#fff'] = 15 
colour_map['#ccc'] = 99 
#... 

## Sort colour map from most frequent to least 
colours   = np.array(colour_map.keys()) # dict_keys(['#fff', '#ccc']) 
col_frequencies = np.array(colour_map.values()) # dict_values([15, 99]) 

indicies = col_frequencies.argsort() 

# Error on below line "IndexError: too many indices for array" 
colours = colours[indicies[::-1]] 

Answer 1

在Python 3， dir(np.array(colour_map.keys()))表明，这种类不能满足其被指定为文档中是必需的numpy.arrayhttps://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.array.html

的array_like的定义在这里numpy: formal definition of "array_like" objects?

更详细地进行了探讨的 array_like要求

看来np.array不检查是否满足array_like，并且会很乐意从一个物体构造一个Numpy数组ct不满足它。

然后当您尝试索引它时，索引不起作用。

下面是my_object的一个示例，其设计不是array_like。

class my_object(): 
    def greet(self): 
     print("hi!") 

a = my_object() 
a.greet() 
print(dir(a)) # no __array__ attribute 

b = np.array(a) 

b[0] 

结果

hi! 
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'greet'] 
Traceback (most recent call last): 
    File "C:/path/to/my/script.py", 
line 35, in <module> 
    b[0] 
IndexError: too many indices for array 

现在，让我们尝试使阵列状（或至少足够阵列状的这个工作）：

class my_object(): 
    def greet(self): 
     print("hi!") 

    def __array__(self): 
     return np.array([self]) 

a = my_object() 

b = np.array(a) 

b[0].greet() # Now we can index b successfully 

结果：

hi!