在NumPy中使用枚举索引时出现IndexError

1l5u6lss 于 2022-11-23 发布在其他

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我尝试用Python创建一个五阶FIR滤波器，由以下差分方程描述（抱歉，暗模式用户，但SO上尚不支持LaTeX）：

$y(n) = \sum_{k=0}^{5}h(k)x(n-k)$

def filter(x):

    h = np.array([-0.0147, 0.173, 0.342, 0.342, 0.173, -0.0147])
    y = np.zeros_like(x)

    buf_array = np.zeros_like(h)
    buf = 0.0

    for n in enumerate(x):
        for k in enumerate(h):
            buf = h[k]*x[n-k]
            buf_array[k] = buf

        y[n] = np.sum(buf_array)

    return y

使用筛选器时，Traceback会将我引导到以下行：

10 for n in enumerate(x):
     11     for k in enumerate(h):
---> 12         buf = h[k]*x[n-k]
     13         buf_array[k] = buf
     15     y[n] = np.sum(buf_array)

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

我试过摆弄索引和所有的东西，但是还没有设法理解为什么会引起这个错误。
短暂性脑缺血

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74499605/indexerror-when-using-enumerated-indexes-in-numpy

1条答案

按热度按时间

ugmeyewa1#

正如有人在评论中建议的那样，这种情况下的使用需要循环遍历索引和元素本身，因为使用for index in enumerate(ndarray)将导致index成为元组而不是整数。此外，建议使用for index, item in enumerate(ndarray)，如下所示：

# Filter function
def filter(x):

    h = np.array([-0.0147, 0.173, 0.342, 0.342, 0.173, -0.0147])
    y = np.zeros_like(x)

    buf_array = np.zeros_like(h)
    buf = 0.0

    for n, n_i in enumerate(x):
        for k, k_i in enumerate(h):
            i = n-k
            buf = h[k]*x[i]
            buf_array[k] = buf

        y[n] = np.sum(buf_array)

    return y

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